| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 主要符号对照表 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-17页 |
| 1.1.1 分布式驱动电动汽车概述 | 第13-14页 |
| 1.1.2 轮毂电机电动汽车国内外发展历程 | 第14-17页 |
| 1.1.3 电动汽车车辆状态参数估计的意义 | 第17页 |
| 1.2 车辆状态参数估计国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 基于运动学模型的估算方法 | 第18-20页 |
| 1.2.2 基于动力学模型的估算方法 | 第20-21页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 Simulink和Carsim联合仿真平台开发 | 第23-31页 |
| 2.1 CarSim和Simulink软件简介 | 第23-24页 |
| 2.2 建立Carsim/Simulink联合仿真平台 | 第24-29页 |
| 2.2.1 Carsim车辆模型 | 第25页 |
| 2.2.2 轮毂电机Simulink模型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 Carsim车辆模型与轮毂电机Simulink模型接口设置 | 第27-29页 |
| 2.3 联合仿真平台运行验证 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 状态参数观测器设计及仿真分析 | 第31-55页 |
| 3.1 面向观测器设计的模型的建立 | 第31-40页 |
| 3.1.1 车辆动力学建模理论 | 第31-35页 |
| 3.1.2 建立四轮七自由度车辆估算模型 | 第35-38页 |
| 3.1.3 非线性轮胎模型的选择 | 第38-40页 |
| 3.2 状态参数观测器的总体设计 | 第40-45页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波理论 | 第40-43页 |
| 3.2.2 基于无轨卡尔曼滤波的状态参数观测器设计 | 第43-45页 |
| 3.3 状态参数观测器的算法实现 | 第45-47页 |
| 3.4 关键参数的联合仿真估计 | 第47-54页 |
| 3.4.1 高附着系数闭环双移线工况 | 第48-52页 |
| 3.4.2 低附着系数闭环双移线工况 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 车辆关键状态参数观测器改进 | 第55-62页 |
| 4.1 基于多重渐消次优因子的无轨卡尔曼滤波算法实现 | 第55-56页 |
| 4.1.1 渐消次优因子 | 第55页 |
| 4.1.2 改进后算法实现步骤 | 第55-56页 |
| 4.2 改进后的关键参数联合估计 | 第56-61页 |
| 4.2.1 高附着系数闭环双移线工况 | 第57-59页 |
| 4.2.2 低附着系数闭环双移线工况 | 第59-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 关键状态参数观测方法的试验验证 | 第62-72页 |
| 5.1 实验样车的搭建 | 第62-67页 |
| 5.1.1 实验样车的驱动系统 | 第63-64页 |
| 5.1.2 整车控制器 | 第64-65页 |
| 5.1.3 数据采集系统 | 第65-67页 |
| 5.2 试验验证 | 第67-71页 |
| 5.2.1 实车道路试验 | 第67-71页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 全文总结及研究展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72页 |
| 6.2 本文创新点 | 第72-73页 |
| 6.3 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果) | 第81页 |
| 附录B (无轨卡尔曼滤波算法实现的部分程序) | 第81页 |
