| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究发展与现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究发展与现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 高速动车组非线性模型的极大似然辨识 | 第13-34页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·问题描述 | 第13-15页 |
| ·极大似然估计的 EM 算法原理 | 第15-17页 |
| ·列车状态条件概率密度的估计 | 第17-22页 |
| ·列车的粒子滤波器 | 第18-20页 |
| ·列车的粒子平滑器 | 第20-22页 |
| ·列车参数估计的 EM 算法实现 | 第22-28页 |
| ·构造列车的条件数学期望 | 第22-24页 |
| ·最大化列车的条件数学期望 | 第24-25页 |
| ·列车参数的辨识算法 | 第25-26页 |
| ·辨识算法的收敛速度 | 第26-28页 |
| ·仿真说明 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 高速动车组多质点模型的极大似然辨识 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·问题描述 | 第34-38页 |
| ·高速动车组的多质点模型 | 第35-37页 |
| ·高速动车组的随机离散非线性状态空间模型 | 第37-38页 |
| ·极大似然估计的 EM 算法 | 第38-41页 |
| ·高速动车组的改进粒子滤波 | 第41-45页 |
| ·高速动车组参数估计的 EM 算法实现 | 第45-48页 |
| ·高速动车组目标函数的构建与最大化 | 第45-46页 |
| ·高速动车组参数的辨识算法 | 第46-47页 |
| ·辨识算法的局部稳定点 | 第47-48页 |
| ·仿真说明 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于范数求和正则化的高速动车组多质点模型的状态估计 | 第54-62页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·问题描述 | 第54-56页 |
| ·高速动车组的状态估计 | 第56-59页 |
| ·范数求和正则化 | 第56-57页 |
| ·正则化参数 的选择 | 第57-58页 |
| ·迭代加权 | 第58页 |
| ·高速动车组状态估计的算法实现 | 第58-59页 |
| ·仿真说明 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·工作总结 | 第62页 |
| ·课题展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 定理 1 的证明 | 第67-68页 |
| 附录B 定理 2 的证明 | 第68-69页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |