| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第11-12页 |
| ·不确定系统状态估计研究现状 | 第12-13页 |
| ·机车粘着控制研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-17页 |
| 第2章 不确定系统状态估计及粘着基本理论 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·不确定系统状态估计基本理论 | 第17-19页 |
| ·不确定系统模型 | 第17-18页 |
| ·状态估计简介 | 第18-19页 |
| ·粘着机理 | 第19-22页 |
| ·蠕滑与轮轨间的相互作用力 | 第19-21页 |
| ·粘着特性曲线 | 第21页 |
| ·影响粘着的因素 | 第21-22页 |
| ·机车牵引及轮轨动力学分析 | 第22-24页 |
| ·粘着控制方法简述 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的强跟踪滤波算法及其在粘着控制中的应用 | 第27-46页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·改进的强跟踪滤波算法 | 第27-30页 |
| ·基于奇异值分解更新的改进强跟踪滤波算法 | 第30-33页 |
| ·基于改进强跟踪滤波算法的机车车速估计 | 第33-39页 |
| ·基于改进强跟踪滤波的参考轮对速度估计 | 第39-42页 |
| ·基于改进强跟踪滤波算法的最优粘着系数估计 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 自适应卡尔曼滤波算法及其在粘着控制中的应用 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·带渐消因子的自适应卡尔曼滤波算法 | 第46-50页 |
| ·基于奇异值分解更新的自适应卡尔曼滤波算法 | 第50-53页 |
| ·基于自适应卡尔曼滤波的车速估计 | 第53-56页 |
| ·基于自适应卡尔曼滤波算法的参考轮速估计 | 第56-58页 |
| ·基于自适应卡尔曼滤波的最优粘着系数估计 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第5章 机车粘着状态估计的进一步研究 | 第62-73页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·基于双重不确定系统滤波技术的参考轮对速度估计 | 第62-68页 |
| ·双重不确定系统滤波技术 | 第62-64页 |
| ·基于双重强跟踪滤波的参考轮对速度估计 | 第64-68页 |
| ·基于不确定系统状态估计的多采样率最优粘着系数估计 | 第68-72页 |
| ·输出多采样率数字系统状态空间模型 | 第68-69页 |
| ·基于不确定系统滤波的多采样率最优粘着系数估计 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第81页 |
