汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：丁能根编着
- 出 版 社：北京：北京航空航天大学出版社
- 出版年份：2013
- ISBN：9787512412484
- 页数：147 页
图书介绍：本书主要介绍用于智能汽车控制系统、底盘主动控制系统和汽车安全预警装置设计的状态和参数估计理论、方法及其应用。此外还介绍了用于观测器或估计器设计的车辆、轮胎和车轮的动力学模型以及制动系统压力调节装置的压力模型。本书可供智能汽车控制系统、底盘主动控制系统和汽车安全预警装置的设计和研究人员阅读和参考。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：新型汽车发动机系统维修彩色电路图集 美国、法国和国内自主品牌车系下一篇：车用甲醇燃料应用技术 《汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用》目录 标签：编着 控制系统 估计 参数 控制
第1章 绪论1
1.1 模型、参数与状态估计1
1.1.1 模型1
1.1.2 参数与状态估计2
1.2 参数估计的目的和应用3
1.2.1 参数估计的一般目的和应用3
1.2.2 参数估计在汽车主动控制与安全预警装置设计中的应用4
1.3 主要估计参数、方法与发展趋势6
1.3.1 主要估计参数6
1.3.2 参数估计的主要方法7
1.3.3 对参数估计方法的评价9
1.3.4 发展趋势10
第2章 用于参数估计的车辆及其部件模型11
2.1 用于参数估计的轮胎模型11
2.1.1 轮胎的纵向滑动与侧偏11
2.1.2 Dugoff轮胎模型14
2.1.3 线性轮胎模型17
2.1.4 Burckhardt轮胎纵向力模型18
2.1.5 LuGre轮胎纵向力模型19
2.2 用于参数估计的车辆模型21
2.2.1 单轨车辆模型21
2.2.2 2-DOF四轮车辆模型23
2.2.3 车辆侧倾平面模型24
2.3 车轮旋转运动模型27
第3章 卡尔曼滤波28
3.1 卡尔曼滤波概述28
3.1.1 线性系统28
3.1.2 卡尔曼滤波理论和算法29
3.1.3 卡尔曼滤波的实际应用和扩展30
3.2 卡尔曼滤波在汽车主动控制中的应用30
3.2.1 车轮角加速度估计31
3.2.2 卡尔曼滤波在车辆ESC系统数据处理中的应用32
3.2.3 一阶卡尔曼滤波35
第4章 最小二乘法38
4.1 普通最小二乘法38
4.1.1 直线拟合38
4.1.2 最小二乘的矩阵方法40
4.1.3 最小二乘估计的统计特性41
4.2 基于最小二乘法的路面附着系数和制动器轮缸压力的估计42
4.2.1 轮胎-路面摩擦估计的意义及其估计方法简介42
4.2.2 ABS制动器压力模型和车轮运动模型44
4.2.3 轮胎纵向力模型45
4.2.4 基于模型的轮速计算46
4.2.5 路面摩擦与制动压力的估计和算例48
4.3 递推最小二乘法及其应用51
4.3.1 RLS算法51
4.3.2 轮胎广义制动刚度估计的RLS算法52
4.3.3 路面附着系数和车辆重心侧偏角估计的RLS算法54
第5章 动态单纯形法60
5.1 实时优化概述60
5.2 Nelder-Mead单纯形法和动态单纯形法61
5.2.1 Nelder-Mead单纯形法61
5.2.2 动态单纯形法的算法和步骤63
5.2.3 DSA参数选择64
5.3 DSA算法的应用66
5.3.1 稳态道路横坡角66
5.3.2 基于DSA的联合估计器66
5.3.3 联合估计器的优化模型67
5.3.4 仿真结果68
第6章 基于局部线性化的广义龙贝格观测器71
6.1 广义龙贝格观测器概述71
6.2 用于重心侧偏角和路面附着估计的广义龙贝格观测器72
6.2.1 局部线性化72
6.2.2 可观性分析74
6.2.3 反馈增益的确定75
6.2.4 仿真验证78
第7章 多模型切换算法80
7.1 概述80
7.2 车辆重心高度估计的多模型算法81
7.2.1 多模型切换算法及其切换指数82
7.2.2 数值分析83
7.3 基于多模型算法的侧向风估计器85
7.3.1 估计器结构框图85
7.3.2 用于侧向风估计的多模型切换算法86
7.3.3 仿真结果88
第8章 滑模状态观测器90
8.1 滑模控制与滑模状态观测器90
8.1.1 滑模控制算法90
8.1.2 车轮加速度估计的滑模算法91
8.1.3 车辆重心侧偏角估计的滑模算法92
8.1.4 数值分析94
8.2 二阶超螺旋滑模状态观测器96
8.2.1 问题的由来96
8.2.2 采用超螺旋（super-twisting）算法的二阶滑模观测器97
8.2.3 汽车制动减速度超螺旋二阶滑模观测器算例100
第9章 基于试验知识的参数估计方法102
9.1 依据轮速和纵向加速度测量的车速估计102
9.2 仅依据轮速的车速估计106
9.2.1 ABS参考车速估计的若干算法106
9.2.2 非线性滤波方法107
9.2.3 参考车速自适应算法108
9.3 正常行驶工况下的路面附着系数估计113
9.4 ABS制动工况下的路面附着系数估计115
9.4.1 路面附着识别的依据和思路115
9.4.2 路面附着识别的方法和步骤116
第10章 参数估计的集成算法119
10.1 基于运动学方程和状态观测器的侧偏角估计集成算法119
10.1.1 侧偏角估计的集成算法119
10.1.2 与实验数据的比较125
10.2 基于DSA／多模型算法的侧偏角和路面附着集成估计器128
10.2.1 估计器组成129
10.2.2 DSA算法设计130
10.2.3 多模型算法和初始单纯形的生成131
10.2.4 基于卡尔曼滤波的联合DSA算法132
10.2.5 估计器验证134
10.3 一种横摆角速度和侧偏角估计的集成算法138
10.3.1 算法描述138
10.3.2 路面附着系数估计138
10.3.3 基于运动关系的横摆角速度估计139
10.3.4 预估计的置信度计算141
10.3.5 观测器141
10.3.6 试验结果142
参考文献145
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摘要：本文以《汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用.pdf电子书版文档下载》为研究对象，详细探讨了汽车主动控制系统中的参数估计方法及其应用。通过对参数估计方法的研究，为汽车主动控制系统的优化设计提供了理论依据和实践指导。
1、参数估计方法概述
汽车主动控制系统中的参数估计方法主要包括基于模型的方法、基于数据的方法和基于智能算法的方法。基于模型的方法通过建立数学模型，对系统参数进行估计；基于数据的方法通过分析实验数据，对系统参数进行估计；基于智能算法的方法则利用人工智能算法，对系统参数进行估计。
在参数估计方法中，基于模型的方法具有理论性强、精度高的特点，但模型建立较为复杂；基于数据的方法具有简单易行、适应性强的特点，但精度相对较低；基于智能算法的方法具有自适应性、鲁棒性强的特点，但计算复杂度较高。
在实际应用中，可以根据具体需求和系统特点，选择合适的参数估计方法。
2、参数估计方法在汽车主动控制系统中的应用
参数估计方法在汽车主动控制系统中具有广泛的应用，主要包括以下三个方面：
1）提高控制精度：通过对系统参数进行估计，可以优化控制器的设计，提高控制精度，使汽车在复杂工况下保持良好的行驶性能。
2）降低系统复杂度：参数估计方法可以简化系统模型，降低系统复杂度，提高系统鲁棒性。
3）实现自适应控制：参数估计方法可以根据系统工况的变化，实时调整系统参数，实现自适应控制，提高系统性能。
3、参数估计方法的优化策略
为了提高参数估计方法的精度和鲁棒性，可以从以下几个方面进行优化：
1）优化模型结构：通过选择合适的模型结构，提高模型对实际系统的拟合度。
2）改进算法：针对不同类型的参数估计方法，研究改进算法，提高估计精度和鲁棒性。
3）数据预处理：对实验数据进行预处理，提高数据质量，为参数估计提供更可靠的基础。
4、参数估计方法在实际应用中的挑战与展望
参数估计方法在实际应用中面临着诸多挑战，如系统复杂性、数据噪声、模型不确定性等。针对这些问题，可以从以下几个方面进行研究和改进：
1）提高模型精度：通过改进模型结构、优化算法，提高模型对实际系统的拟合度。
2）降低数据噪声：采用滤波、去噪等技术，降低数据噪声对参数估计的影响。
3）研究自适应参数估计方法：针对不同工况，研究自适应参数估计方法，提高系统性能。
总结：
本文对汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用进行了详细阐述。通过对参数估计方法的研究，为汽车主动控制系统的优化设计提供了理论依据和实践指导。随着技术的不断发展，参数估计方法将在汽车主动控制系统中发挥越来越重要的作用。
本文由nayona.cn整理
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