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不确定系统状态估计及其在粘着控制中的应用

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

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