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先进电动汽车状态估计与辨识电子书

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作       者:李克强,罗禹贡,陈慧,等

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2019-07-23

字       数:18.6万

所属分类: 科技 > 工业技术 > 汽车与交通运输

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本书聚焦于分布式驱动电动汽车关键动力学参数自适应辨识方法的研究,共分为五章,分别介绍了车辆状态观测方法导论、附着系数估计方法、质心侧偏角估计方法、纵向车速估计方法和参数自适应辨识方法的相关内容。第1章着重介绍了各状态参数的研究方法现状和本书提出的多源信息融合车辆状态估计与参数辨识方法体系架构,能够使读者系统了解车辆状态估计理论,并为其深理解后面四章的研究方法奠定坚实基础;第2章以轮胎状态划分为起,介绍了多种附着系数单方向和多方向融合估计方法;第3章和第4章从运动学和动力学等不同角度分别介绍了纵向车速和车辆质心侧偏角的估计方法;第5章补充了对这些状态估计过程中具有较大影响的参数的自适应辨识方法,如车辆质量、道路坡度、轮胎侧偏刚度等。 本书内容充分、翔实,借以仿真和实验结果,令读者能够快速掌握所述方法的适用范围及优势,适合车辆控制领域的工程师、研究生学习及应用。<br/>
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前言

目录

第1章 车辆状态观测方法导论

1.1 概述

1.2 研究现状

1.2.1 附着系数估计方法

1.2.2 质心侧偏角估计方法

1.2.3 纵向车速估计方法

1.2.4 参数自适应估计方法

1.3 本书涉及的车辆状态估计与参数辨识方法

1.3.1 所需解决的关键科学问题

1.3.2 研究方法概述

1.3.3 本书提出方法的特点

参考文献

第2章 基于多信息与多方法融合的附着系数估计方法

2.1 大滑移率或者大侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法

2.1.1 基于无味卡尔曼和修正Dugoff模型的单向附着系数估计方法

2.1.2 基于模型重构的路面附着系数估计方法

2.2 小滑移率或者小侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法

2.2.1 基于频响特性的路面附着系数辨识方法

2.2.2 基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计方法

2.3 融合估计方法

2.3.1 基于误差加权的双方向估计结果融合方法

2.3.2 基于双卡尔曼滤波技术的路面峰值附着系数融合估计方法

2.4 附着系数估计方法应用实例

2.4.1 修正Dugoff轮胎模型验证

2.4.2 轮胎力估计验证

2.4.3 单方向运动学附着系数估计方法验证

2.4.4 基于误差加权的运动学附着系数估计方法验证

2.4.5 基于频响特性附着系数估计方法验证

2.4.6 基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计

2.4.7 基于双卡尔曼滤波器的附着系数融合估计方法

2.5 本章小结

参考文献

第3章 基于多信息与多方法融合的质心侧偏角估计方法

3.1 基于运动学的质心侧偏角估计方法

3.1.1 融合GPS与INS信息的质心侧偏角估计

3.1.2 基于直接积分法的质心侧偏角估计

3.2 基于动力学的质心侧偏角估计方法

3.2.1 基于无味粒子滤波的车辆运动状态估计

3.2.2 基于横向动力学的质心侧偏角估计方法

3.3 基于动力学与运动学融合的估计方法

3.3.1 基于组合式的质心侧偏角融合估计

3.3.2 基于误差加权的质心侧偏角融合估计

3.4 质心侧偏角估计方法比较

3.5 质心侧偏角估计方法应用实例

3.5.1 基于GPS与INS信息融合的车速及质心侧偏角估计方法

3.5.2 基于无味粒子滤波的车速及质心侧偏角估计方法

3.5.3 误差加权融合的车速及质心侧偏角估计方法

3.5.4 基于联邦卡尔曼的质心侧偏角估计方法

3.6 本章小结

参考文献

第4章 基于多信息与多方法融合的纵向车速估计方法

4.1 运动学估计方法

4.1.1 参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法

4.1.2 融合GPS与INS信息的车速估计方法

4.1.3 基于联邦卡尔曼的多传感器信息融合的纵向车速估计方法

4.1.4 直接加速度积分法

4.1.5 基于平均轮速法的纵向车速估计方法

4.1.6 运动学方法小结

4.2 动力学估计方法

4.2.1 基于轮胎纵向力的车速估计方法

4.2.2 直接转矩积分车速估计方法

4.2.3 扩展卡尔曼滤波车速估计方法

4.2.4 无迹卡尔曼滤波车速估计方法

4.2.5 基于简化魔术公式的车速估计方法

4.2.6 基于车轮动力学的车速估计方法

4.2.7 动力学估计方法小结

4.3 融合估计方法

4.3.1 基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法

4.3.2 基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法

4.4 纵向车速估计方法应用实例

4.4.1 融合GPS与INS信息的车速估计方法

4.4.2 参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法

4.4.3 扩展卡尔曼滤波车速估计方法

4.4.4 无迹卡尔曼滤波车速估计方法

4.4.5 基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法

4.4.6 基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法

4.5 本章小结

参考文献

第5章 复杂行驶环境下参数自适应辨识方法

5.1 质量估计方法

5.1.1 基于高频信息提取的整车质量估计方法

5.1.2 对纵向坡度鲁棒的基于轮胎纵向力信息的整车质量估计方法

5.2 基于多方法融合的坡度估计方法

5.2.1 基于动力学方法的坡度估计方法

5.2.2 基于运动学方法的坡度估计方法

5.2.3 基于组合式融合的坡度估计方法

5.3 基于双卡尔曼滤波技术的轮胎侧偏刚度的自适应估计方法

5.3.1 估计轮胎侧偏刚度的时机

5.3.2 侧偏刚度估计结果

5.4 过程噪声参数估计

5.4.1 最大似然估计理论简介

5.4.2 最大似然估计过程噪声

5.4.3 过程噪声估计器估计结果

5.5 量测噪声参数估计

5.5.1 小波变换简介

5.5.2 小波变换估计量测噪声

5.5.3 量测噪声估计结果

5.6 俯仰角和路面坡度角估计算法

5.7 参数自适应估计方法应用实例

5.7.1 基于高频信息提取的质量估计算法

5.7.2 基于多方法融合的纵向坡度估计算法

5.7.3 横向坡度估计

5.7.4 过程噪声估计算法

5.7.5 量测噪声估计方法

5.7.6 俯仰角校正和坡度角补偿方法

5.7.7 过程噪声估计器、量测噪声估计器以及坡度角补偿模块的自适应估计方法

5.8 本章小结

参考文献

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