| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-27页 |
| ·本文的研究背景、目的和意义 | 第11-15页 |
| ·汽车ABS的工作原理 | 第15-16页 |
| ·汽车ABS控制方法的研究现状 | 第16-23页 |
| ·不确定系统控制方法研究现状 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-27页 |
| 第2章 汽车ABS的理论基础 | 第27-37页 |
| ·汽车制动时车轮的滑移率 | 第27-29页 |
| ·路面制动力、制动器制动力和附着力之间的关系 | 第29-31页 |
| ·车轮附着力模型 | 第31-34页 |
| ·制动器系统模型 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 汽车ABS的滑模变结构控制算法研究 | 第37-59页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·系统描述 | 第38-41页 |
| ·系统动力学模型 | 第38-40页 |
| ·车轮附着力模型 | 第40-41页 |
| ·汽车ABS的滑模变结构控制器设计 | 第41-51页 |
| ·滑模变结构控制的理论基础 | 第42页 |
| ·滑模面的设计 | 第42-43页 |
| ·滑模变结构控制律的设计 | 第43-46页 |
| ·仿真研究 | 第46-51页 |
| ·基于全局滑模控制的汽车ABS算法研究 | 第51-58页 |
| ·防抱死制动系统的数学模型 | 第52页 |
| ·全局滑模控制器的设计 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于神经网络的汽车ABS自适应滑模变结构控制 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·数学基础 | 第60-62页 |
| ·径向基神经网络基础 | 第60-61页 |
| ·单隐含层神经网络基础 | 第61-62页 |
| ·不确定二阶ABS系统的自适应滑模变结构控制器设计 | 第62-67页 |
| ·单轮车辆模型 | 第62-64页 |
| ·基于神经网络汽车ABS滑模控制器设计 | 第64-67页 |
| ·仿真研究 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于观测器的汽车ABS控制算法研究 | 第71-89页 |
| ·引言 | 第71-73页 |
| ·基于观测器的不确定汽车ABS系统控制器设计 | 第73-79页 |
| ·单轮车辆模型 | 第73页 |
| ·基于观测状态的反馈控制器设计 | 第73-78页 |
| ·仿真研究 | 第78-79页 |
| ·具有输入时滞的单轮车辆模型 | 第79-87页 |
| ·基于观测状态的ABS的H_∞控制器设计 | 第81-85页 |
| ·仿真研究 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第6章 基于滑模干扰观测器的汽车ABS控制算法研究 | 第89-101页 |
| ·引言 | 第89-91页 |
| ·单轮车辆的动态模型描述 | 第91-92页 |
| ·ABS系统滑模干扰观测器设计 | 第92-96页 |
| ·基于观测器的滑模控制器设计 | 第96-98页 |
| ·仿真研究 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第7章 基于观测器模糊模型的汽车ABS控制算法研究 | 第101-113页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·单轮车辆系统T-S模糊模型 | 第102-106页 |
| ·基于观测器的ABS模糊控制器设计 | 第106-109页 |
| ·仿真研究 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第8章 结论与展望 | 第113-117页 |
| 参考文献 | 第117-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 攻读博士学位期间所做的工作 | 第131-133页 |
| 作者简历 | 第133页 |
