中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-19页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.2 汽车质量和道路坡度估计方法研究现状 | 第10-15页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.2 国内外研究现状分析 | 第14-15页 |
1.3 课题的提出及研究意义 | 第15-16页 |
1.4 研究内容及论文组织结构 | 第16-17页 |
1.5 本章小结 | 第17-19页 |
2 研究方案及关键问题 | 第19-29页 |
2.1 OpenXC汽车行驶状态数据采集系统 | 第19-21页 |
2.1.1 OpenXC概述 | 第19-20页 |
2.1.2 基于OpenXC的汽车行驶状态数据实时采集 | 第20-21页 |
2.2 OpenXC车辆行驶状态数据特征分析 | 第21-26页 |
2.2.1 OpenXC数据类型与格式 | 第21-23页 |
2.2.2 OpenXC数据特征 | 第23-26页 |
2.3 汽车质量和道路坡度联合估计的研究思路 | 第26-27页 |
2.4 汽车质量和道路坡度联合估计的关键问题 | 第27-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-29页 |
3 汽车质量和道路坡度耦合关系分析 | 第29-49页 |
3.1 引言 | 第29页 |
3.2 基于OpenXC数据的车辆动力学模型建立 | 第29-31页 |
3.2.1 汽车行驶过程中的受力分析 | 第29-31页 |
3.2.2 汽车质量及道路坡度与OpenXC数据的关系模型 | 第31页 |
3.3 汽车质量和道路坡度估计算法建立 | 第31-38页 |
3.3.1 带遗忘因子的递推最小二乘估计算法 | 第31-35页 |
3.3.2 扩展卡尔曼滤波最优估计算法 | 第35-38页 |
3.4 基于Carsim平台的估计算法验证分析 | 第38-45页 |
3.4.1 Carsim平台简介 | 第38-40页 |
3.4.2 仿真实验设置 | 第40-42页 |
3.4.3 实验分析 | 第42-45页 |
3.5 汽车质量和道路坡度估计耦合关系分析 | 第45-48页 |
3.5.1 汽车质量和道路坡度耦合关系机理分析 | 第45-46页 |
3.5.2 汽车质量和道路坡度耦合关系实验分析 | 第46-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
4 汽车质量和道路坡度联合估计模型建立和实验分析 | 第49-65页 |
4.1 引言 | 第49页 |
4.2 汽车质量和道路坡度联合估计基本模型建立 | 第49-53页 |
4.2.1 基于卡尔曼滤波的道路坡度估计 | 第50-52页 |
4.2.2 基于带遗忘因子的最小二乘汽车质量估计 | 第52页 |
4.2.3 考虑估计步长的循环递推联合估计 | 第52-53页 |
4.3 估计步长对联合估计的影响实验 | 第53-57页 |
4.3.1 仿真实验设置 | 第53-54页 |
4.3.2 不同估计步长的联合估计仿真实验 | 第54-57页 |
4.4 考虑参数特性的联合估计模型改进 | 第57-64页 |
4.4.1 考虑参数特性的异常估计值修正 | 第57-60页 |
4.4.2 考虑参数特性的联合估计模型 | 第60-61页 |
4.4.3 实验分析 | 第61-64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
5 考虑刹车和转弯的汽车质量-道路坡度联合估计模型 | 第65-87页 |
5.1 引言 | 第65页 |
5.2 刹车和转弯数据对联合估计影响分析 | 第65-75页 |
5.2.1 刹车和转弯对联合估计的影响结果分析 | 第65-69页 |
5.2.2 汽车行驶过程中刹车行为的机理分析 | 第69-71页 |
5.2.3 汽车行驶过程中转弯行为的机理分析 | 第71-75页 |
5.3 考虑刹车和转弯的联合估计模型改进 | 第75-80页 |
5.3.1 面向单次估计的联合估计模型改进 | 第75-78页 |
5.3.2 面向系统的联合估计模型改进 | 第78-80页 |
5.4 方法验证及结果分析 | 第80-85页 |
5.4.1 实车实验平台搭建 | 第80-82页 |
5.4.2 实验结果与分析 | 第82-85页 |
5.5 本章小结 | 第85-87页 |
6 总结与展望 | 第87-91页 |
6.1 总结 | 第87-88页 |
6.2 展望 | 第88-91页 |
致谢 | 第91-93页 |
参考文献 | 第93-97页 |
附录 | 第97页 |
A.作者在攻读硕士学位期间发表论文 | 第97页 |
B.作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利 | 第97页 |
C.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第97页 |