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高速列车电液制动系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第10-20页
    1.1 本文的研究背景、目的和意义第10-12页
    1.2 现运营的高速列车制动方式介绍第12-16页
    1.3 高速列车电液制动原理第16-18页
    1.4 本文主要工作第18-20页
第二章 制动系统的设计与计算第20-30页
    2.1 液压火车制动系统的总体设计第20-23页
    2.2 系统功能第23-24页
    2.3 液压系统参数计算与主要元件的确定第24-28页
        2.3.1 供油压力的选择第24-25页
        2.3.2 制动液压缸参数的确定和计算第25-26页
        2.3.3 比例阀参数的确定第26-27页
        2.3.4 液压泵型号选择参数计算第27-28页
        2.3.5 蓄能器的选择第28页
    2.4 本章小结第28-30页
第三章 火车制动电液系统的建模与仿真第30-44页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 电液比例阀第31-33页
        3.2.1 电液比例阀原理第31-32页
        3.2.2 直动式电液比例减压阀第32-33页
    3.3 直动式电液比例阀建模第33-36页
    3.4 制动器执行机构建模第36-39页
        3.4.1 制动器活塞力平衡方程第36-37页
        3.4.2 制动器流量方程第37-39页
    3.5 制动器压力控制仿真第39-42页
        3.5.1 仿真参数的确定第39页
        3.5.2 仿真结果第39-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 电液制动系统控制方法研究第44-74页
    4.1 引言第44页
    4.2 PID控制器的设计及仿真分析第44-49页
        4.2.1 PID控制器的设计第44-45页
        4.2.2 PID控制器的特点第45-46页
        4.2.3 数字式PID控制算法第46页
        4.2.4 PID参数整定第46-48页
        4.2.5 PID控制仿真第48-49页
    4.3 神经网络PID控制器的设计与实现第49-57页
        4.3.1 神经网络的优越性第50页
        4.3.2 神经网络控制器系统实现第50-52页
        4.3.3 神经元网络控制的基本原理第52-53页
        4.3.4 单神经元自适应PID控制器及其学习算法第53-55页
        4.3.5 控制算法仿真分析第55-57页
        4.3.6 小结第57页
    4.4 模糊PID控制器的设计与实现第57-74页
        4.4.1 模糊控制理论介绍第58-62页
        4.4.2 制动器力控制回路的模糊PID控制第62-69页
        4.4.3 制动器压力控制回路的模糊PID控制MATLAB仿真第69-73页
        4.4.4 小结第73-74页
第五章 制动防滑控制的滑模变结构控制算法研究第74-94页
    5.1 引言第74-75页
    5.2 系统描述第75-77页
        5.2.1 系统动力学模型第75-76页
        5.2.2 车轮附着力模型第76-77页
    5.3 防滑系统的滑模变结构控制器设计第77-92页
        5.3.1 滑模变结构控制的理论基础第77-78页
        5.3.2 滑模切换面的定义第78-79页
        5.3.3 等价控制力矩的计算第79页
        5.3.4 滑模变结构控制率的设计第79-80页
        5.3.5 仿真分析第80-83页
        5.3.6 指数趋近律法消除抖振第83-84页
        5.3.7 仿真分析第84-92页
    5.4 本章小结第92-94页
第六章 高速列车电液制动系统实验方法设计第94-104页
    6.1 实验设计第94-95页
    6.2 制动性能试验台机械结构设计第95-97页
        6.2.1 制动性能测试试验台设计计算第95-97页
        6.2.2 电机的选取第97页
    6.3 惯性飞轮的计算第97-98页
    6.4 电液系统的设计第98-99页
    6.5 制动性能试验台测量系统第99-102页
    6.6 试验台的主要特点第102页
    6.7 本章小结第102-104页
第七章 结论与展望第104-106页
    7.1 结论第104页
    7.2 工作展望第104-106页
参考文献第106-109页
攻读硕士期间发表论文情况第109-110页
致谢第110页

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