| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-28页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 商用车气压制动系统建模研究综述 | 第13-15页 |
| 1.3 不确定性理论在参数辨识过程的应用 | 第15-18页 |
| 1.4 商用车行驶状态识别算法研究综述 | 第18-23页 |
| 1.5 本文研究内容、创新点与组织结构 | 第23-28页 |
| 2 商用车制动系统感载阀建模与不确定性理论参数识别研究 | 第28-55页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 感载比例阀基本结构和功能介绍 | 第28-30页 |
| 2.3 感载比例阀数学模型建立 | 第30-39页 |
| 2.4 基于混沌多项式理论的感载比例阀不确定性参数识别 | 第39-54页 |
| 2.5 小结 | 第54-55页 |
| 3 基于AMESim平台的商用车气压制动系统模型建立 | 第55-78页 |
| 3.1 引言 | 第55页 |
| 3.2 商用车气压制动系统基本结构 | 第55-59页 |
| 3.3 制动系统AMESim建模 | 第59-71页 |
| 3.4 制动系统超级组件建立 | 第71-72页 |
| 3.5 商用车气压制动系统建模与验证 | 第72-77页 |
| 3.6 小结 | 第77-78页 |
| 4 结合滑模理论与卡尔曼滤波理论的商用车侧倾状态估计算法 | 第78-98页 |
| 4.1 引言 | 第78页 |
| 4.2 车辆侧倾状态观测器 | 第78-88页 |
| 4.3 传统的商用车侧倾状态识别算法 | 第88-91页 |
| 4.4 算法结果对比验证 | 第91-97页 |
| 4.5 小结 | 第97-98页 |
| 5 基于无迹卡尔曼滤波理论的商用车车速识别算法 | 第98-125页 |
| 5.1 引言 | 第98页 |
| 5.2 整车动力学模型 | 第98-104页 |
| 5.3 车轮轴荷计算 | 第104-114页 |
| 5.4 基于无迹卡尔曼滤波理论的车速识别方法 | 第114-119页 |
| 5.5 算法结果对比验证 | 第119-124页 |
| 5.6 小结 | 第124-125页 |
| 6 整车行驶状态识别的控制算法验证与硬件在环验证 | 第125-147页 |
| 6.1 引言 | 第125页 |
| 6.2 车辆电控系统V型开发流程 | 第125-127页 |
| 6.3 商用车底盘主动安全控制系统离线软件仿真平台 | 第127-137页 |
| 6.4 整车行驶状态识别算法的硬件在环验证 | 第137-146页 |
| 6.5 小结 | 第146-147页 |
| 7 全文总结与展望 | 第147-149页 |
| 7.1 全文总结 | 第147-148页 |
| 7.2 未来展望 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 参考文献 | 第150-160页 |
| 附录 作者攻读博士学位期间发表的论文 | 第160页 |
