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先進電動汽車狀態(tài)估計與辨識
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本書聚焦于分布式驅(qū)動電動汽車關(guān)鍵動力學(xué)參數(shù)自適應(yīng)辨識方法的研究,共分為五章,分別介紹了車輛狀態(tài)觀測方法導(dǎo)論、附著系數(shù)估計方法、質(zhì)心側(cè)偏角估計方法、縱向車速估計方法和參數(shù)自適應(yīng)辨識方法的相關(guān)內(nèi)容。第1章著重介紹了各狀態(tài)參數(shù)的研究方法現(xiàn)狀和本書提出的多源信息融合車輛狀態(tài)估計與參數(shù)辨識方法體系架構(gòu),能夠使讀者系統(tǒng)了解車輛狀態(tài)估計理論,并為其深入理解后面四章的研究方法奠定堅實基礎(chǔ);第2章以輪胎狀態(tài)劃分為起點,介紹了多種附著系數(shù)單方向和多方向融合估計方法;第3章和第4章從運動學(xué)和動力學(xué)等不同角度分別介紹了縱向車速和車輛質(zhì)心側(cè)偏角的估計方法;第5章補充了對這些狀態(tài)估計過程中具有較大影響的參數(shù)的自適應(yīng)辨識方法,如車輛質(zhì)量、道路坡度、輪胎側(cè)偏剛度等。本書內(nèi)容充分、翔實,借以仿真和實驗結(jié)果,令讀者能夠快速掌握所述方法的適用范圍及優(yōu)勢,適合車輛控制領(lǐng)域的工程師、研究生學(xué)習(xí)及應(yīng)用。
目錄(41章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容提要
- 前言
- 第1章 車輛狀態(tài)觀測方法導(dǎo)論
- 1.1 概述
- 1.2 研究現(xiàn)狀
- 1.3 本書涉及的車輛狀態(tài)估計與參數(shù)辨識方法
- 參考文獻
- 第2章 基于多信息與多方法融合的附著系數(shù)估計方法
- 2.1 大滑移率或者大側(cè)偏角條件下的單方向附著系數(shù)估計方法
- 2.2 小滑移率或者小側(cè)偏角條件下的單方向附著系數(shù)估計方法
- 2.3 融合估計方法
- 2.4 附著系數(shù)估計方法應(yīng)用實例
- 2.5 本章小結(jié)
- 參考文獻
- 第3章 基于多信息與多方法融合的質(zhì)心側(cè)偏角估計方法
- 3.1 基于運動學(xué)的質(zhì)心側(cè)偏角估計方法
- 3.2 基于動力學(xué)的質(zhì)心側(cè)偏角估計方法
- 3.3 基于動力學(xué)與運動學(xué)融合的估計方法
- 3.4 質(zhì)心側(cè)偏角估計方法比較
- 3.5 質(zhì)心側(cè)偏角估計方法應(yīng)用實例
- 3.6 本章小結(jié)
- 參考文獻
- 第4章 基于多信息與多方法融合的縱向車速估計方法
- 4.1 運動學(xué)估計方法
- 4.2 動力學(xué)估計方法
- 4.3 融合估計方法
- 4.4 縱向車速估計方法應(yīng)用實例
- 4.5 本章小結(jié)
- 參考文獻
- 第5章 復(fù)雜行駛環(huán)境下參數(shù)自適應(yīng)辨識方法
- 5.1 質(zhì)量估計方法
- 5.2 基于多方法融合的坡度估計方法
- 5.3 基于雙卡爾曼濾波技術(shù)的輪胎側(cè)偏剛度的自適應(yīng)估計方法
- 5.4 過程噪聲參數(shù)估計
- 5.5 量測噪聲參數(shù)估計
- 5.6 俯仰角和路面坡度角估計算法
- 5.7 參數(shù)自適應(yīng)估計方法應(yīng)用實例
- 5.8 本章小結(jié)
- 參考文獻 更新時間:2020-11-28 23:15:46
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