摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 ABS研究的发展与现状 | 第12-14页 |
1.2.1 国外ABS的发展与现状 | 第12-13页 |
1.2.2 国内ABS的发展与现状 | 第13-14页 |
1.3 ABS的发展趋势 | 第14页 |
1.4 论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
1.5 本章小结 | 第15-16页 |
第2章 ABS工作原理与结构分析 | 第16-24页 |
2.1 ABS工作原理分析 | 第16-20页 |
2.1.1 制动时车轮受力分析 | 第16页 |
2.1.2 制动器制动力、地面制动力与地面附着力之间的关系 | 第16-18页 |
2.1.3 滑移率与附着系数的关系 | 第18-20页 |
2.1.4 ABS工作原理 | 第20页 |
2.2 ABS结构分析 | 第20-23页 |
2.2.1 ABS基本分类 | 第20-21页 |
2.2.2 ABS基本组成 | 第21-22页 |
2.2.3 ABS基本布置型式 | 第22-23页 |
2.3 本章小结 | 第23-24页 |
第3章 ABS模糊神经网络控制器设计与仿真 | 第24-41页 |
3.1 车辆动力学模型的建立 | 第24-28页 |
3.1.1 车辆动力学系统模型 | 第24-25页 |
3.1.2 车辆轮胎模型 | 第25-27页 |
3.1.3 制动系统模型 | 第27-28页 |
3.2 ABS模糊控制器设计 | 第28-34页 |
3.2.1 模糊控制理论概述 | 第28-29页 |
3.2.2 模糊控制基本原理 | 第29-32页 |
3.2.3 模糊控制器设计 | 第32-34页 |
3.3 ABS模糊神经网络控制器设计 | 第34-37页 |
3.3.1 人工神经网络理论概述 | 第34-35页 |
3.3.2 模糊神经网络控制原理 | 第35-36页 |
3.3.3 ABS模糊神经网络控制器设计 | 第36-37页 |
3.4 仿真分析 | 第37-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
第4章 基于改进蚁群优化模糊神经网络控制研究 | 第41-52页 |
4.1 蚁群优化算法 (ACO) | 第41-45页 |
4.1.1 蚁群算法的基本介绍 | 第41页 |
4.1.2 蚁群算法的基本原理 | 第41-42页 |
4.1.3 蚁群算法的基本流程 | 第42-43页 |
4.1.4 蚁群算法的控制参数 | 第43-44页 |
4.1.5 蚁群算法的特点 | 第44-45页 |
4.2 蚁群算法的改进 | 第45-47页 |
4.2.1 蚁群算法的缺点及改进分析 | 第45页 |
4.2.2 本文对蚁群算法的改进方法 | 第45-47页 |
4.2.3 改进蚁群算法的实现 | 第47页 |
4.3 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制 | 第47-50页 |
4.3.1 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制的可行性分析 | 第47-48页 |
4.3.2 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制的算法实现 | 第48-50页 |
4.4 仿真分析 | 第50-51页 |
4.5 本章小结 | 第51-52页 |
第5章 基于MSP430的ABS控制器设计 | 第52-63页 |
5.1 MSP430最小系统 | 第52-54页 |
5.1.1 MSP430单片机特点 | 第52-53页 |
5.1.2 MSP430单片机最小系统 | 第53-54页 |
5.2 ABS电子控制单元硬件设计 | 第54-57页 |
5.2.1 轮速传感器电路设计 | 第54-55页 |
5.2.2 电磁阀驱动电路设计 | 第55页 |
5.2.3 故障诊断电路设计 | 第55-56页 |
5.2.4 硬件抗干扰设计 | 第56-57页 |
5.3 ABS电子控制单元软件设计 | 第57-60页 |
5.3.1 主程序的结构与设计 | 第57-58页 |
5.3.2 故障诊断部分软件设计 | 第58-59页 |
5.3.3 防抱死控制部分软件设计 | 第59-60页 |
5.3.4 轮速计算程序与车速估算程序 | 第60页 |
5.3.5 软件抗干扰 | 第60页 |
5.4 实验测试 | 第60-62页 |
5.5 本章小结 | 第62-63页 |
总结与展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70页 |