| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-15页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·并联混合动力电动汽车发动机转矩估计的研究现状 | 第8-14页 |
| ·混合动力电动汽车概述 | 第8-11页 |
| ·混合动力汽车的控制策略 | 第11-12页 |
| ·并联混合动力电动汽车发动机转矩估计的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本课题选题意义 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 基于神经网络的PHEV 发动机转矩估计的理论依据 | 第15-32页 |
| ·神经网络简介 | 第15-18页 |
| ·神经网络模型 | 第15-17页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第17-18页 |
| ·进行转矩估计时BP 网络的构建 | 第18-29页 |
| ·BP 网络模型结构 | 第18-20页 |
| ·BP 神经网络的构建 | 第20页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第20-28页 |
| ·BP 网络的收敛精度和泛化效果 | 第28页 |
| ·BP 网络的局限性 | 第28-29页 |
| ·转矩估计的应用工具Matlab 语言及NN 工具箱 | 第29-32页 |
| ·Matlab 的产生背景及主要产品 | 第29-30页 |
| ·Matlab 的语言特点 | 第30页 |
| ·Matlab 6.5 的新特点 | 第30-31页 |
| ·Matlab 6.5 工具箱 | 第31-32页 |
| 第三章 PHEV 发动机稳态转矩估计 | 第32-46页 |
| ·使用Matlab 6.5 对PHEV 发动机进行转矩估计的步骤 | 第32-34页 |
| ·PHEV 发动机稳态转矩估计的训练与估计 | 第34-43页 |
| ·整个实验所得数据作为训练样本 | 第34-37页 |
| ·把部分实验所得数据作为训练样本 | 第37-40页 |
| ·稳态转矩网络的收敛精度与泛化效果 | 第40-41页 |
| ·3 层（5×3×1）BP 网络结构 | 第41-43页 |
| ·PHEV 发动机稳态转矩估计的Simulink 模型 | 第43页 |
| ·PHEV 发动机稳态转矩估计的三维曲面 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 PHEV 发动机动态转矩估计 | 第46-56页 |
| ·油门开度变化率为负变化率时的转矩估计 | 第46-50页 |
| ·油门开度变化率为正变化率时的转矩估计 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 发动机的转矩估计模型的验证 | 第56-65页 |
| ·整车模型简介 | 第56-58页 |
| ·验证发动机动态估计的Simulink 模型 | 第58-63页 |
| ·发动机稳态油门开度估计 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结与工作展望 | 第65-66页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·课题展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 硕士期间发表论文 | 第70-71页 |
| 详细摘要 | 第71-74页 |
