第1章 绪论
1.1 坦克武器及其稳定控制原理
1.1.1 坦克武器概述
1.1.2 坦克武器的自动控制
1.1.3 坦克武器稳定系统的一般结构
1.2 坦克武器稳定系统的性能指标
1.2.1 系统稳定精度
1.2.2 最低瞄准速度
1.2.3 最大调炮速度
1.2.4 其他性能指标
1.3 坦克武器稳定系统的发展概况与关键技术
1.3.1 动力子系统的发展与关键技术
1.3.2 控制子系统的发展与关键技术
1.4 高机动作战条件下系统面临的挑战与对策
1.4.1 高机动作战条件及其影响
1.4.2 基于“扰动链一驱动链”的系统分析研究方法
参考文献
第2章 坦克—武器耦合动力学与扰动谱测试分析技术
2.1 坦克—武器系统构型与振动受力分析
2.1.1 系统构型与基本假设
2.1.2 系统耦合振动受力分析
2.2 武器系统多体耦合动力学建模与解析
2.2.1 路面一车体一火炮系统多体动力学瞬态建模
2.2.2 系统动力学模型简化与解析
2.2.3 扰动力矩的关联因素分析
2.3 武器系统扰动力矩动态测试与时频谱分析
2.3.1 扰动力矩的动态测试
2.3.2 扰动力矩频谱特性分析方法
2.3.3 应用实例分析
参考文献
第3章 武器稳定系统构架与建模分析
3.1 系统部件选型与参数匹配设计
3.1.1 控制对象分析
3.1.2 系统构架与部件匹配计算
3.2 武器稳定系统非线性数学建模
3.2.1 火炮／炮塔运动分析
3.2.2 动力传动装置建模
3.2.3 驱动电机建模
3.2.4 功率放大装置建模
3.2.5 动力子系统整体建模
3.2.6 系统整体模型及其化简
3.3 计及驱动非线性作用的系统运动特性分析
3.3.1 系统的稳定状态分析
3.3.2 系统的低速运动分析
3.3.3 系统的高速运动分析
3.3.4 “低速／高速”分段控制分析
3.4 系统虚拟样机模型构建方法与应用
3.4.1 虚拟样机建模的基本方法与步骤
3.4.2 系统虚拟样机建模的关键问题
3.4.3 系统虚拟样机模型的应用
参考文献
第4章 系统非线性状态估计与参数辨识技术
4.1 状态估计与参数辨识器构架
4.1.1 系统不确定特性分析
4.1.2 状态估计与参数辨识的互逆性与解耦方法
4.1.3 基于串联结构的辨识器降阶设计
4.2 基于扩张状态观测器的系统状态估计
4.2.1 积分型扩张状态观测器及其滤波特性
4.2.2 基于积分型ES0的炮控系统状态估计
4.3 基于CVMLS的炮控系统非线性参数辨识
4.3.1 参数辨识性能的评价指标
4.3.2 协方差修正最小二乘算法设计
4.3.3 基于CVMLs的炮控系统参数辨识
4.4 状态估计与参数辨识误差分析与动态补偿
4.4.1 积分型ESO的误差分析
4.4.2 CVMLS的辨识误差分析
4.4.3 辨识误差动态补偿方法
4.4.4 应用实例分析
参考文献
第5章 武器稳定系统非线性补偿与多模态控制
5.1 齿隙非线性的频域特性分析与补偿控制
5.1.1 问题描述
5.1.2 基于描述函数的齿隙稳定性分析
5.1.3 齿隙模型的连续化近似
5.1.4 齿隙非线性终端滑模补偿控制
5.2 摩擦非线性系统的分析与滑模控制
5.2.1 问题描述
5.2.2 摩擦非线性系统的稳定性分析方法
5.2.3 摩擦非线性模糊滑模补偿控制
5.3 基于串联结构的系统多非线性补偿与抗扰控制
5.3.1 基于等效扰动的Backstepping滑模控制
5.3.2 串联滑模控制器设计与稳定性分析
5.3.3 基于系统辨识的炮控系统串联滑模控制
5.3.4 针对辨识误差的鲁棒串联滑模控制
5.4 武器稳定系统多模态一体化控制技术
5.4.1 多模态控制问题的引出
5.4.2 基于切换给定的系统多模态串联滑模控制
5.4.3 应用实例分析
参考文献
第6章 无间隙传动武器稳定系统及其高精度控制
6.1 无间隙传动武器稳定系统结构与设计
6.1.1 系统总体结构
6.1.2 特种电机的设计
6.1.3 逆变器死区效应及其补偿控制
6.2 无间隙传动系统自抗扰控制及其参数配置
6.2.1 系统建模与线性自抗扰控制器设计
6.2.2 LESO收敛性与滤波性能分析
6.2.3 控制器稳定性与抗扰特性分析
6.2.4 考虑噪声的系统频带特性分析
6.2.5 基于频带特性分析的控制器参数配置
6.3 控制策略的快速集成开发技术
6.3.1 基于dsPAcE平台的算法快速集成开发基本方法
6.3.2 系统线性自抗扰控制算法集成开发设计
6.4 其他高精度传动技术
6.4.1 双电机驱动技术
6.4.2 谐波齿轮传动技术
参考文献
第7章 系统控制参数自适应调整与自优化技术
7.1 基于混沌化粒子群的参数整定算法研究
7.1.1 控制参数优化目标与算法
7.1.2 粒子群算法及其收敛性分析
7.1.3 采用混沌映射优化粒子群算法
7.1.4 基于混沌化粒子群算
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