| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-23页 |
| 1.2.1 联合估计模型 | 第15-17页 |
| 1.2.2 整车质量辨识 | 第17-18页 |
| 1.2.3 道路坡度估计 | 第18-23页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第23-26页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第23-24页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 道路试验的设计与仿真数据库的建立 | 第26-34页 |
| 2.1 试验车辆和传感器的安装 | 第26-29页 |
| 2.1.1 试验车辆与加速度传感器 | 第26-27页 |
| 2.1.2 数据同步采集系统 | 第27-29页 |
| 2.2 试验的开展和数据库的建立 | 第29-31页 |
| 2.3 离线道路坡度的计算 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于数据误差自适应的商用车质量辨识方法研究 | 第34-52页 |
| 3.1 基于行驶方程的质量辨识模型 | 第34-36页 |
| 3.2 在线数据的离线分析与辨识模型结构的选取 | 第36-44页 |
| 3.2.1 离线分析及模型结构的选取 | 第37-42页 |
| 3.2.2 行驶方程的数值误差分析 | 第42-44页 |
| 3.3 基于数据误差自适应的在线质量质量辨识模型 | 第44-47页 |
| 3.3.1 有效数据的判别 | 第44-45页 |
| 3.3.2 质量辨识模型的建立 | 第45-47页 |
| 3.4 在线质量辨识结果分析 | 第47-50页 |
| 3.4.1 辨识结果的时间序列分析 | 第47-49页 |
| 3.4.2 辨识结果的误差统计分析 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 基于纵断面曲率的道路坡度估计方法研究 | 第52-70页 |
| 4.1 车辆状态与道路状态的频谱特性分析 | 第52-56页 |
| 4.2 纵断面曲率的辨识与坡度变化率的表达 | 第56-58页 |
| 4.2.1 竖曲线曲率的辨识 | 第56-58页 |
| 4.2.2 坡度变化率的直接估计 | 第58页 |
| 4.3 道路坡度估计卡尔曼滤波器的建立 | 第58-66页 |
| 4.3.1 汽车运行工况马尔可夫性的补充论证 | 第58-61页 |
| 4.3.2 基于曲率的坡度估计模型 | 第61-64页 |
| 4.3.3 基于坡度变化率的的坡度估计模型 | 第64页 |
| 4.3.4 模型结构设计 | 第64-66页 |
| 4.4 坡度估计模型的可观测性分析 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-70页 |
| 第5章 坡度估计算法的误差与延迟效果分析 | 第70-90页 |
| 5.1 预处理滤波效果分析 | 第70-74页 |
| 5.2 曲率及坡度变化率的估计结果 | 第74-77页 |
| 5.3 坡度估计整体效果 | 第77-81页 |
| 5.4 坡度的时间延迟效果分析 | 第81-83页 |
| 5.5 坡度的瞬时误差分析 | 第83-87页 |
| 5.6 输入数据精度的影响分析 | 第87-89页 |
| 5.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 全文总结 | 第90-94页 |
| 6.1 工作总结 | 第90页 |
| 6.2 论文创新点 | 第90-91页 |
| 6.3 展望 | 第91-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录 A 在线质量辨识结果 | 第100-114页 |
| A.1 满载试验辨识结果 | 第100-104页 |
| A.2 半载试验辨识结果 | 第104-109页 |
| A.3 空载试验辨识结果 | 第109-114页 |
| 附录 B 曲率辨识与坡度估计结果 | 第114-132页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134页 |