| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 汽车悬架状态估计的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 车辆状态监测系统发展现状 | 第11页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 汽车半主动悬架状态监测理论 | 第13-21页 |
| 2.1 悬架系统的性能指标 | 第13-14页 |
| 2.2 惯性坐标系理论 | 第14-15页 |
| 2.3 科里奥利效应公式 | 第15-17页 |
| 2.4 多传感器信息融合理论 | 第17-20页 |
| 2.4.1 多传感器信息融合方式 | 第17页 |
| 2.4.2 经典卡尔曼滤波理论 | 第17-19页 |
| 2.4.3 扩展卡尔曼滤波理论 | 第19-20页 |
| 2.4.4 滤波估计器系数调整 | 第20页 |
| 2.5 车辆悬架状态监测原理 | 第20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 汽车半主动悬架状态估计算法设计 | 第21-37页 |
| 3.1 七自由度车辆悬架模型 | 第21-26页 |
| 3.2 集成传感器测量的扩展卡尔曼滤波估计 | 第26-30页 |
| 3.2.1 汽车悬架传感器格局 | 第26-27页 |
| 3.2.2 车辆悬架状态测量模型 | 第27-28页 |
| 3.2.3 车辆悬架状态离散卡尔曼估计器结构 | 第28-30页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第30-36页 |
| 3.3.1 路面激励模型 | 第30-32页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 汽车半主动悬架状态监测系统硬件平台搭建 | 第37-42页 |
| 4.1 系统硬件设计方案 | 第37-38页 |
| 4.2 惯性测量模块 | 第38-39页 |
| 4.3 加速度测量模块 | 第39页 |
| 4.4 串口模块 | 第39-40页 |
| 4.5 系统数据处理模块 | 第40-41页 |
| 4.6 系统硬件平台 | 第41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 汽车半主动悬架状态监测系统软件设计 | 第42-47页 |
| 5.1 汽车半主动悬架状态预估模型 | 第43页 |
| 5.2 RTW生成C代码 | 第43-45页 |
| 5.2.1 RTW工具箱 | 第43-44页 |
| 5.2.2 RTW代码生成过程 | 第44-45页 |
| 5.3 汽车半主动悬架状态监测程序开发方案 | 第45-46页 |
| 5.4 系统流程图 | 第46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 汽车半主动悬架状态监测系统实验 | 第47-57页 |
| 6.1 交叉开发环境 | 第47页 |
| 6.2 RTW生成C语言代码 | 第47-52页 |
| 6.2.1 建立汽车半主动悬架状态估计模型VSSM.mdl | 第48页 |
| 6.2.2 创建grt_linux.tmf文件 | 第48-49页 |
| 6.2.3 参数配置configuration parameters | 第49-50页 |
| 6.2.4 build生成标准格式的C代码 | 第50-51页 |
| 6.2.5 移植代码和创建状态估计库文件 | 第51-52页 |
| 6.2.6 交叉编译 | 第52页 |
| 6.3 OK6410开发平台测试 | 第52-54页 |
| 6.4 测试结果 | 第54-56页 |
| 6.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 7 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |