| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 轮毂驱动电动车发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 电子差速研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 参考文献 | 第15-18页 |
| 第二章 永磁同步电机控制方法研究 | 第18-33页 |
| 2.1 电动汽车驱动控制系统结构分析 | 第18-19页 |
| 2.2 轮毂驱动电机的分类及选型 | 第19-22页 |
| 2.2.1 车用轮毂电机的类型比较 | 第19-21页 |
| 2.2.2 永磁同步电机的结构特点 | 第21页 |
| 2.2.3 永磁同步电机参数选择与匹配 | 第21-22页 |
| 2.3 永磁同步电机的矢量控制 | 第22-23页 |
| 2.4 永磁同步电机数学模型的建立 | 第23-26页 |
| 2.4.1 永磁同步电机控制坐标变换 | 第23-25页 |
| 2.4.2 坐标系下永磁同步电机的基本方程 | 第25-26页 |
| 2.5 空间矢量调制（SVPWM）技术 | 第26-30页 |
| 2.5.1 SVPWM原理 | 第27-29页 |
| 2.5.2 SVPWM的算法实现 | 第29-30页 |
| 2.6 永磁同步电机矢量控制系统结构 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31页 |
| 参考文献 | 第31-33页 |
| 第三章 电动汽车差速转向动力学模型 | 第33-41页 |
| 3.1 电子差速转向原理 | 第33-38页 |
| 3.1.1 Ackermann-Jeantand转向模型 | 第33-35页 |
| 3.1.2 前后轮反向转动差速转向模型 | 第35-38页 |
| 3.2 整车动力学模型 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-41页 |
| 第四章 汽车差速转向控制策略研究 | 第41-58页 |
| 4.1 电子差速的控制方法 | 第41-42页 |
| 4.2 基于BP神经网络模型的四轮电子差速的控制 | 第42-49页 |
| 4.2.1 神经网络概述 | 第42-44页 |
| 4.2.2 神经网络的学习 | 第44-45页 |
| 4.2.3 BP神经网络模型结构 | 第45-47页 |
| 4.2.4 BP神经网络工具箱函数 | 第47-49页 |
| 4.3 基于BP神经网络的电子差速转向模型的建立 | 第49-55页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型的结构设计 | 第49-51页 |
| 4.3.2 BP神经网络的训练样本 | 第51-53页 |
| 4.3.3 复合神经网络模型的学习 | 第53页 |
| 4.3.4 复合神经网络模型的建立 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 第五章 汽车差速转向控制建模与仿真 | 第58-72页 |
| 5.1 MATLAB/Simulink软件介绍 | 第58页 |
| 5.2 永磁同步电机控制模块 | 第58-65页 |
| 5.2.1 PMSM矢量控制系统仿真模型的建立 | 第58-59页 |
| 5.2.2 坐标变换模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 SVPWM模块 | 第60-63页 |
| 5.2.4 仿真结果及分析 | 第63-65页 |
| 5.3 电子差速控制模块 | 第65-68页 |
| 5.3.1 Ackermann-Jeantand转向模块 | 第66-67页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络差速控制模块 | 第67-68页 |
| 5.4 BP神经网络控制模块仿真结果与分析 | 第68-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 论文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 后续展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第76页 |