摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
1.2 ASR技术的历史及发展现状 | 第12-15页 |
1.2.1 ASR技术的研究历史 | 第12-14页 |
1.2.2 国内ASR技术研究的整体水平及现状 | 第14-15页 |
1.3 ASR的发展趋势 | 第15-16页 |
1.4 电动汽车轮毂电机驱动布置方案 | 第16-18页 |
1.4.1 轮毂电机驱动的电动汽车防滑控制的优势 | 第17-18页 |
1.4.2 轮毂电机拖动及控制基本原理 | 第18页 |
1.5 本文主要研究内容及创新点 | 第18-21页 |
第2章 ASR的基本原理和控制策略 | 第21-31页 |
2.1 ASR对汽车安全性作用 | 第21页 |
2.2 汽车ASR的控制原理分析 | 第21-24页 |
2.3 汽车ASR控制策略研究 | 第24-30页 |
2.3.1 逻辑门限值控制 | 第25-26页 |
2.3.2 滑模变结构控制 | 第26页 |
2.3.3 PID控制 | 第26-28页 |
2.3.4 模糊控制 | 第28-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 ASR控制电动汽车的数学模型 | 第31-45页 |
3.1 电动汽车的主要性能参数 | 第31-34页 |
3.1.1 整车参数与动力性指标 | 第31-32页 |
3.1.2 电机的选择 | 第32-34页 |
3.1.3 减速器速比 | 第34页 |
3.2 永磁无刷直流电机模型 | 第34-36页 |
3.3 车辆模型 | 第36-38页 |
3.4 滑移率计算模块 | 第38-39页 |
3.5 车轮模型 | 第39-42页 |
3.6 ASR控制模型 | 第42-44页 |
3.7 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 ASR控制器的设计与仿真分析 | 第45-61页 |
4.1 PID控制器 | 第45-49页 |
4.1.1 PID控制器的设计 | 第45-48页 |
4.1.2 PID控制器自适应能力的分析 | 第48-49页 |
4.2 模糊控制器 | 第49-57页 |
4.2.1 模糊控制器设计 | 第49-56页 |
4.2.2 模糊控制器自适应能力分析 | 第56-57页 |
4.3 PID+模糊补偿控制器 | 第57-59页 |
4.3.1 PID+模糊补偿控制器的设计 | 第57-58页 |
4.3.2 PID+模糊补偿控制器自适应能力分析 | 第58-59页 |
4.4 本章小结 | 第59-61页 |
第5章 ASR联合仿真及结果分析 | 第61-87页 |
5.1 Carsim软件介绍 | 第61-63页 |
5.1.1 Carsim软件的概述 | 第61-62页 |
5.1.2 Carsim软件的组成 | 第62-63页 |
5.2 Carsim车辆模型 | 第63-72页 |
5.2.1 车体 | 第65-66页 |
5.2.2 轮胎 | 第66-67页 |
5.2.3 传动系统 | 第67-68页 |
5.2.4 空气动力学 | 第68页 |
5.2.5 制动系统 | 第68-69页 |
5.2.6 悬架系统 | 第69-70页 |
5.2.7 转向系统 | 第70-72页 |
5.3 Simulink/CarSim联合仿真模型 | 第72-75页 |
5.4 ASR联合仿真结果分析 | 第75-83页 |
5.4.1 高附着系数路面的联合仿真结果分析 | 第75-78页 |
5.4.2 低附着系数路面的联合仿真结果分析 | 第78-80页 |
5.4.3 高低附着对开路面的联合仿真结果分析 | 第80-83页 |
5.5 自适应能力的分析 | 第83-85页 |
5.5.1 PID控制策略下自适应能力分析 | 第83-84页 |
5.5.2 模糊控制策略下自适应能力分析 | 第84页 |
5.5.3 PID+模糊控制策略下自适应能力分析 | 第84-85页 |
5.6 总结 | 第85-87页 |
第6章 结论与展望 | 第87-89页 |
6.1 结论 | 第87页 |
6.2 展望 | 第87-89页 |
参考文献 | 第89-93页 |
致谢 | 第93页 |