致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
插图清单 | 第12-16页 |
1 引言 | 第16-31页 |
·课题来源 | 第16页 |
·地下矿车的发展及研究综述 | 第16-20页 |
·电传动技术研究综述 | 第20-25页 |
·电传动技术 | 第20-21页 |
·电传动系统类型 | 第21-23页 |
·电传动系统驱动控制 | 第23-25页 |
·驾驶意图识别研究综述 | 第25-27页 |
·车辆行驶工况研究综述 | 第27-28页 |
·车辆行驶工况识别方法研究综述 | 第28-29页 |
·研究内容 | 第29-31页 |
2 电传动地下矿车电传动控制策略分析 | 第31-44页 |
·电传动系统结构 | 第31-33页 |
·交流电传动系统匹配的研究 | 第33-37页 |
·交流牵引电机匹配研究 | 第33-37页 |
·发动机-发电机的匹配研究 | 第37页 |
·电传动系统驱动控制策略 | 第37-42页 |
·车辆外特性 | 第38页 |
·发动机工作区间的确定性规划 | 第38-39页 |
·交流同步发电机的控制 | 第39-41页 |
·牵引电机的恒功率控制策略 | 第41-42页 |
·恒功率控制策略的分析 | 第42-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
3 驾驶意图识别研究 | 第44-68页 |
·模糊识别方法理论基础 | 第45-48页 |
·模糊控制的结构 | 第45-48页 |
·基于模糊识别的驾驶意图识别方法 | 第48-58页 |
·地下矿车驾驶意图分析 | 第48-50页 |
·驾驶意图识别的参数选择 | 第50-53页 |
·加速意图识别 | 第53-55页 |
·调节制动意图识别 | 第55-57页 |
·平稳行驶意图识别 | 第57-58页 |
·对实际路测数据的驾驶意图离线分析 | 第58-66页 |
·数据的采集与预处理 | 第58-60页 |
·干扰信号的滤波 | 第60-61页 |
·基于Matlab/Fuzzy工具箱的识别模型建立 | 第61-64页 |
·基于路测数据的驾驶意图离线分析 | 第64-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
4 地下矿车行驶工况分类的研究 | 第68-84页 |
·地下矿车的行驶工况分析及分类 | 第69-71页 |
·行驶工况试验规划 | 第71-76页 |
·主成分分析 | 第76-78页 |
·基于k均值聚类分析方法的地下矿车行驶工况分类 | 第78-80页 |
·行驶工况的聚类分析 | 第80-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
5 地下矿车行驶工况识别 | 第84-93页 |
·地下矿车行驶工况及分析 | 第84-85页 |
·LVQ识别方法 | 第85-89页 |
·LVQ神经网络模型 | 第86-87页 |
·LVQ神经网络的训练 | 第87-89页 |
·基于Simulink的神经网络搭建 | 第89-90页 |
·识别神经网络的训练 | 第90-91页 |
·基于实测数据的行驶工况识别仿真分析 | 第91-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
6 基于驾驶意图识别与行驶工况识别的电传动控制策略 | 第93-114页 |
·控制策略结构 | 第93-95页 |
·发动机最佳燃油经济性曲线的确定 | 第95-97页 |
·基于模糊控制的电传动系统工作点决策 | 第97-103页 |
·电传动系统驱动过程工作区规划 | 第98-99页 |
·模糊决策模块输入输出的确定 | 第99-101页 |
·模糊推理 | 第101页 |
·模糊输出的清晰化 | 第101-102页 |
·电传动系统工作点决策模糊控制建模 | 第102-103页 |
·粒子群算法对模糊控制器的优化 | 第103-112页 |
·粒子群算法的起源及背景 | 第103-104页 |
·粒子群算法数学模型 | 第104-106页 |
·粒子群算法的参数控制 | 第106-107页 |
·对粒子群优化算法的改进 | 第107-108页 |
·基于粒子群优化的模糊控制 | 第108-109页 |
·优化结果与分析 | 第109-112页 |
·本章小结 | 第112-114页 |
7 整车仿真建模及控制策略仿真 | 第114-145页 |
·地下矿车电传动系统建模 | 第114-129页 |
·发动机模型 | 第114-116页 |
·发电机模型 | 第116-122页 |
·交流牵引电机建模 | 第122-129页 |
·仿真建模结构 | 第129-132页 |
·基于Maplesim的仿真模型 | 第132-136页 |
·基于Simulink的仿真建模 | 第136-138页 |
·仿真结果与讨论 | 第138-144页 |
·本章小结 | 第144-145页 |
8 结论 | 第145-147页 |
·结论 | 第145-146页 |
·创新点 | 第146页 |
·课题展望 | 第146-147页 |
参考文献 | 第147-156页 |
作者简历及在学研究成果 | 第156-160页 |
学位论文数据集 | 第160页 |