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车辆动力学性能参数估计方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-27页
   ·课题的研究背景第13-14页
   ·相关领域在国内外的研究现状第14-19页
     ·物理参数估计方法的研究现状第14-18页
     ·机车车辆性能参数估计方法的研究现状第18-19页
   ·存在的主要问题与可能的研究方向第19-21页
     ·参数估计方法的适应性和局限性第19-20页
     ·车辆动力学性能参数估计的对象特性和目前存在的主要问题第20页
     ·车辆动力学性能参数估计的主要研究方向第20-21页
   ·研究意义第21页
   ·研究内容、技术路线与论文结构第21-26页
     ·研究内容第21-22页
     ·技术路线第22-24页
     ·论文结构第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第2章 车辆动力学性能参数估计建模第27-35页
   ·车辆性能参数估计的物理模型第27页
   ·车辆性能参数估计的数学模型第27-29页
   ·连续状态变量离散化第29-31页
   ·车辆动力学性能参数估计的概率模型第31-34页
     ·状态方程第31页
     ·传感器配置与观测方程第31-32页
     ·参数辅助进化方程第32-33页
     ·车辆动力学性能参数估计的概率模型第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于非线性滤波的性能参数估计方法第35-72页
   ·线性卡尔曼滤波基本理论与技术特点第35-37页
   ·扩展卡尔曼滤波基本理论与参数估计模型第37-41页
     ·扩展卡尔曼滤波的基本理论与技术特点第37-38页
     ·基于扩展卡尔曼滤波的性能参数估计模型第38-41页
   ·边缘粒子滤波的基本理论与基于边缘粒子滤波的性能参数估计模型第41-51页
     ·粒子滤波的理论基础与技术特点第41-46页
     ·粒子滤波算法的实现第46-47页
     ·粒子滤波与卡尔曼滤波的融合及其性能提升分析第47-49页
     ·基于边缘粒子滤波的动力学性能参数估计模型第49-51页
   ·非线性滤波的性能参数估计模型的理论分析及其性能比较第51-55页
     ·非线性滤波的性能参数估计模型的仿真算例第51-52页
     ·基于扩展卡尔曼滤波的参数估计算例第52-54页
     ·基于边缘粒子滤波的参数估计算例第54-55页
   ·车辆动力学性能参数估计及其性能比较第55-71页
     ·参数估计的检测信号第55-57页
     ·基于扩展卡尔曼滤波与边缘粒子滤波参数估计方法的比较第57-59页
     ·不同工况下边缘粒子滤波参数估计性能比较第59-71页
   ·本章小结第71-72页
第4章 基于改进边缘粒子滤波的性能参数估计方法第72-77页
   ·改进边缘粒子滤波的基本理论与技术特点第72-73页
   ·基于改进边缘粒子滤波的参数估计模型第73-75页
   ·基于改进边缘粒子的参数估计方法的性能分析第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第5章 基于切片高斯混合滤波的性能参数估计方法第77-103页
   ·切片高斯混合滤波的基本理论第77-86页
     ·切片高斯混合概率密度函数线性与非线性空间描述第77-78页
     ·基于切片高斯混合密度函数的条件线性概率模型第78-79页
     ·基于切片高斯混合密度函数的贝叶斯时间预测第79-80页
     ·基于切片高斯混合密度函数的贝叶斯观测更新第80-81页
     ·预测概率密度函数的切片高斯混合密度函数的重近似第81-84页
     ·切片高斯混合密度函数重近似的实例分析第84-86页
   ·基于狄拉克树的高维高斯混合概率密度函数的重近似第86-94页
     ·高维概率密度的狄拉克函数描述第86-87页
     ·高维概率密度函数的狄拉克近似方法第87-89页
     ·基于狄拉克树结构的概率密度近似第89-90页
     ·基于狄拉克树的高斯混合概率密度函数近似实例分析第90-94页
   ·高维高斯单元缩减第94-96页
     ·基于对单元融和的高斯单元缩减算法第94-96页
     ·基于K-L距离的单元融和缩减算法第96页
   ·基于切片高斯混合滤波的车辆动力学性能参数估计模型第96-99页
   ·车辆动力学性能参数估计的实例及其性能比较第99-101页
   ·本章小结第101-103页
总结与展望第103-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-115页
攻读博士学位期间发表论文及参加科研项目情况第115页

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