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第1章 飞行器智能控制系统研究进展1

1.1 引言1

1.2 飞行器控制系统中智能控制的前期应用3

1.2.1 带预测模型的专家系统3

1.2.2 神经元网络自适应系统4

1.2.3 咨询式智能系统6

1.3 “功能—智能系统”的概念综合7

1.3.1 “功能—智能系统”结构7

1.3.2 目标综合模块8

1.3.3 动态专家系统10

1.3.4 实现行动感知器的预测算法12

1.3.5 智能系统中的非线性控制算法14

1.4 “功能—智能系统”在飞行器控制中实现的最新成果15

1.4.1 系统实现框图15

1.4.2 上级控制中的目标综合算法15

1.4.3 下级控制中的控制算法16

1.4.4 仿真研究结果17

1.4.5 结论18

1.5 本章内容小结19

第2章 传统智能组件20

2.1 人工神经网络20

2.1.1 神经网络结构及学习方法21

2.1.2 神经网络的工作方式23

2.1.3 前向神经网络数学模型23

2.1.4 神经网络发展趋势26

2.2 进化计算27

2.2.1 遗传算法的基本思想和特点27

2.2.2 遗传算法的基本原理28

2.2.3 遗传算法的设计与实现29

2.3 专家系统35

2.3.1 专家系统的基本结构35

2.3.2 专家系统的知识表示法36

2.3.3 专家系统的推理机制38

2.4 模糊控制40

2.4.1 模糊理论基础41

2.4.2 模糊模型45

2.4.3 模糊控制器46

2.5 传统智能组件融合技术研究49

2.6 本章内容小结50

第3章 预测及模型自组织方法51

3.1 预测和预测的方法51

3.1.1 预测任务的提出51

3.1.2 以控制理论的术语来提出预测的任务51

3.1.3 短期预测和长期预测52

3.1.4 预测的试验方法53

3.1.5 需要的先验信息53

3.2 启发式自组织54

3.3 “自组织”术语的其他应用54

3.4 模型自组织的基本原则55

3.4.1 数学模型自组织55

3.4.2 模型自组织算法63

3.4.3 基函数形式和方程类型的选择71

3.4.4 筛选的准则75

3.4.5 正规性准则形成方法84

3.4.6 мгУА理论的基本状况87

3.5 本章内容小结90

第4章 飞行器智能控制系统中行动感知器的建立92

4.1 自组织方法建模的应用92

4.2 短时间序列建模的应用96

4.2.1 时间序列的描述96

4.2.2 专家判断97

4.3 改进型Demark趋势项建模99

4.4 本章内容小结102

第5章 飞行器智能控制系统控制算法的研制103

5.1 控制算法的体系结构103

5.2 体系上层中的决策104

5.3 体系下层中的控制回路结构108

5.4 体系下层中的最优控制律109

5.5 基于微分几何理论的对象模型精确线性化111

5.6 飞行器控制继电调节器的研制117

5.7 本章内容小结121

第6章 返回大气层式无人飞行器智能控制系统的“系统生成”122

6.1 问题的提出122

6.2 返回大气层式无人飞行器智能控制系统的运行过程122

6.3 智能系统“系统生成”的基本阶段124

6.4 返回大气层式无人飞行器运动的各阶段行动感知器的运行过程125

6.5 本章内容小结126

第7章 算法的仿真研究128

7.1 用改进型Demark趋势项建立惯性导航系统误差预测模型的数学仿真128

7.1.1 惯性导航系统输出速度参数及误差修正129

7.1.2 惯性导航系统输出速度参数误差的预测模型129

7.1.3 仿真结果130

7.2 基于改进型Demark趋势项进行导航系统结构选择的数学仿真134

7.3 返回大气层式无人飞行器“系统生成”三个阶段中行动感知器实现的数学仿真135

7.4 发动机推力矢量／气动力复合控制导弹对机动目标实施制导的数学仿真138

7.4.1 导弹动力学模型138

7.4.2 导弹数学模型的反馈线性化及控制律设计139

7.4.3 仿真中对系统实际条件的考虑140

7.4.4 仿真结果141

7.4.5 结论151

7.5 本章内容小结152

结论153

参考文献155