先進電動汽車狀態估計與辨識(簡體書)
商品資訊
系列名:汽車技術創新與研發系列叢書
ISBN13:9787111622000
替代書名:State estimation and identification of advanced electric vehicles
出版社:機械工業出版社
作者:李克強; 羅禹貢; 陳慧
出版日:2019/07/01
裝訂/頁數:精裝/297頁
規格:26cm*19cm (高/寬)
版次:一版
商品簡介
作者簡介
目次
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商品簡介
本書聚焦於分布式驅動電動汽車關鍵動力學參數自適應辨識方法的研究,共分為五章,分別介紹了車輛狀態觀測方法導論、附著係數估計方法、質心側偏角估計方法、縱向車速估計方法和參數自適應辨識方法的相關內容。第1章著重介紹了各狀態參數的研究方法現狀和本書提出的多源信息融合車輛狀態估計與參數辨識方法體系架構,能夠使讀者系統瞭解車輛狀態估計理論,並為其深入理解後面四章的研究方法奠定堅實基礎;第2章以輪胎狀態劃分為起點,介紹了多種附著係數單方向和多方向融合估計方法;第3章和第4章從運動學和動力學等不同角度分別介紹了縱向車速和車輛質心側偏角的估計方法;第5章補充了對這些狀態估計過程中具有較大影響的參數的自適應辨識方法,如車輛質量、道路坡度、輪胎側偏剛度等。
本書內容充分、翔實,藉以仿真和實驗結果,令讀者能夠快速掌握所述方法的適用範圍及優勢,適合車輛控制領域的工程師、研究生學習及應用。
本書內容充分、翔實,藉以仿真和實驗結果,令讀者能夠快速掌握所述方法的適用範圍及優勢,適合車輛控制領域的工程師、研究生學習及應用。
作者簡介
李克強,清華大學車輛與運載學院教授、工學博士,擔任中國智能網聯汽車產業創新聯盟專家委員會主任等職。
目次
前言
第1章車輛狀態觀測方法導論1
11概述2
12研究現狀3
121附著係數估計方法3
122質心側偏角估計方法6
123縱向車速估計方法10
124參數自適應估計方法11
13本書涉及的車輛狀態估計與參數辨識方法15
131所需解決的關鍵科學問題15
132研究方法概述16
133本書提出方法的特點18
參考文獻18
第2章基於多信息與多方法融合的附著係數估計方法24
21大滑移率或者大側偏角條件下的單方向附著係數估計方法28
211基於無味卡爾曼和修正Dugoff模型的單向附著係數估計方法28
212基於模型重構的路面附著係數估計方法34
22小滑移率或者小側偏角條件下的單方向附著係數估計方法37
221基於頻響特性的路面附著係數辨識方法37
222基於非線性系統可觀性分析的路面附著係數估計方法41
23融合估計方法47
231基於誤差加權的雙方向估計結果融合方法47
232基於雙卡爾曼濾波技術的路面峰值附著係數融合估計方法49
24附著係數估計方法應用實例61
241修正Dugoff輪胎模型驗證61
242輪胎力估計驗證62
243單方向運動學附著係數估計方法驗證63
244基於誤差加權的運動學附著係數估計方法驗證64
245基於頻響特性附著係數估計方法驗證65
246基於非線性系統可觀性分析的路面附著係數估計66
247基於雙卡爾曼濾波器的附著係數融合估計方法74
25本章小結88
參考文獻88
第3章基於多信息與多方法融合的質心側偏角估計方法90
31基於運動學的質心側偏角估計方法92
311融合GPS與INS信息的質心側偏角估計92
312基於直接積分法的質心側偏角估計103
32基於動力學的質心側偏角估計方法104
321基於無味粒子濾波的車輛運動狀態估計104
322基於橫向動力學的質心側偏角估計方法113
33基於動力學與運動學融合的估計方法114
331基於組合式的質心側偏角融合估計114
332基於誤差加權的質心側偏角融合估計116
34質心側偏角估計方法比較120
35質心側偏角估計方法應用實例122
351基於GPS與INS信息融合的車速及質心側偏角估計方法122
352基於無味粒子濾波的車速及質心側偏角估計方法137
353誤差加權融合的車速及質心側偏角估計方法145
354基於聯邦卡爾曼的質心側偏角估計方法149
36本章小結162
參考文獻162
第4章基於多信息與多方法融合的縱向車速估計方法164
41運動學估計方法166
411參數自適應卡爾曼濾波縱向車速估計方法166
412融合GPS與INS信息的車速估計方法167
413基於聯邦卡爾曼的多傳感器信息融合的縱向車速估計方法168
414直接加速度積分法172
415基於平均輪速法的縱向車速估計方法173
416運動學方法小結174
42動力學估計方法174
421基於輪胎縱向力的車速估計方法174
422直接轉矩積分車速估計方法175
423擴展卡爾曼濾波車速估計方法175
424無跡卡爾曼濾波車速估計方法182
425基於簡化魔術公式的車速估計方法193
426基於車輪動力學的車速估計方法195
427動力學估計方法小結196
43融合估計方法196
431基於聯邦卡爾曼濾波技術的縱向車速融合估計方法196
432基於自適應UKF濾波的兩級分布式縱向車速估計方法200
44縱向車速估計方法應用實例206
441融合GPS與INS信息的車速估計方法206
442參數自適應卡爾曼濾波縱向車速估計方法207
443擴展卡爾曼濾波車速估計方法209
444無跡卡爾曼濾波車速估計方法210
445基於聯邦卡爾曼濾波技術的縱向車速融合估計方法213
446基於自適應UKF濾波的兩級分布式縱向車速估計方法230
45本章小結237
參考文獻238
第5章複雜行駛環境下參數自適應辨識方法239
51質量估計方法241
511基於高頻信息提取的整車質量估計方法241
512對縱向坡度魯棒的基於輪胎縱向力信息的整車質量估計方法244
52基於多方法融合的坡度估計方法249
521基於動力學方法的坡度估計方法249
522基於運動學方法的坡度估計方法250
523基於組合式融合的坡度估計方法251
53基於雙卡爾曼濾波技術的輪胎側偏剛度的自適應估計方法251
531估計輪胎側偏剛度的時機253
532側偏剛度估計結果254
54過程噪聲參數估計257
541最大似然估計理論簡介257
542最大似然估計過程噪聲258
543過程噪聲估計器估計結果262
55量測噪聲參數估計266
551小波變換簡介267
552小波變換估計量測噪聲268
553量測噪聲估計結果271
56俯仰角和路面坡度角估計算法273
57參數自適應估計方法應用實例276
571基於高頻信息提取的質量估計算法276
572基於多方法融合的縱向坡度估計算法282
573橫向坡度估計286
574過程噪聲估計算法290
575量測噪聲估計方法291
576俯仰角校正和坡度角補償方法293
577過程噪聲估計器、量測噪聲估計器以及坡度角補償模塊的自適應估計方法294
58本章小結296
參考文獻296
第1章車輛狀態觀測方法導論1
11概述2
12研究現狀3
121附著係數估計方法3
122質心側偏角估計方法6
123縱向車速估計方法10
124參數自適應估計方法11
13本書涉及的車輛狀態估計與參數辨識方法15
131所需解決的關鍵科學問題15
132研究方法概述16
133本書提出方法的特點18
參考文獻18
第2章基於多信息與多方法融合的附著係數估計方法24
21大滑移率或者大側偏角條件下的單方向附著係數估計方法28
211基於無味卡爾曼和修正Dugoff模型的單向附著係數估計方法28
212基於模型重構的路面附著係數估計方法34
22小滑移率或者小側偏角條件下的單方向附著係數估計方法37
221基於頻響特性的路面附著係數辨識方法37
222基於非線性系統可觀性分析的路面附著係數估計方法41
23融合估計方法47
231基於誤差加權的雙方向估計結果融合方法47
232基於雙卡爾曼濾波技術的路面峰值附著係數融合估計方法49
24附著係數估計方法應用實例61
241修正Dugoff輪胎模型驗證61
242輪胎力估計驗證62
243單方向運動學附著係數估計方法驗證63
244基於誤差加權的運動學附著係數估計方法驗證64
245基於頻響特性附著係數估計方法驗證65
246基於非線性系統可觀性分析的路面附著係數估計66
247基於雙卡爾曼濾波器的附著係數融合估計方法74
25本章小結88
參考文獻88
第3章基於多信息與多方法融合的質心側偏角估計方法90
31基於運動學的質心側偏角估計方法92
311融合GPS與INS信息的質心側偏角估計92
312基於直接積分法的質心側偏角估計103
32基於動力學的質心側偏角估計方法104
321基於無味粒子濾波的車輛運動狀態估計104
322基於橫向動力學的質心側偏角估計方法113
33基於動力學與運動學融合的估計方法114
331基於組合式的質心側偏角融合估計114
332基於誤差加權的質心側偏角融合估計116
34質心側偏角估計方法比較120
35質心側偏角估計方法應用實例122
351基於GPS與INS信息融合的車速及質心側偏角估計方法122
352基於無味粒子濾波的車速及質心側偏角估計方法137
353誤差加權融合的車速及質心側偏角估計方法145
354基於聯邦卡爾曼的質心側偏角估計方法149
36本章小結162
參考文獻162
第4章基於多信息與多方法融合的縱向車速估計方法164
41運動學估計方法166
411參數自適應卡爾曼濾波縱向車速估計方法166
412融合GPS與INS信息的車速估計方法167
413基於聯邦卡爾曼的多傳感器信息融合的縱向車速估計方法168
414直接加速度積分法172
415基於平均輪速法的縱向車速估計方法173
416運動學方法小結174
42動力學估計方法174
421基於輪胎縱向力的車速估計方法174
422直接轉矩積分車速估計方法175
423擴展卡爾曼濾波車速估計方法175
424無跡卡爾曼濾波車速估計方法182
425基於簡化魔術公式的車速估計方法193
426基於車輪動力學的車速估計方法195
427動力學估計方法小結196
43融合估計方法196
431基於聯邦卡爾曼濾波技術的縱向車速融合估計方法196
432基於自適應UKF濾波的兩級分布式縱向車速估計方法200
44縱向車速估計方法應用實例206
441融合GPS與INS信息的車速估計方法206
442參數自適應卡爾曼濾波縱向車速估計方法207
443擴展卡爾曼濾波車速估計方法209
444無跡卡爾曼濾波車速估計方法210
445基於聯邦卡爾曼濾波技術的縱向車速融合估計方法213
446基於自適應UKF濾波的兩級分布式縱向車速估計方法230
45本章小結237
參考文獻238
第5章複雜行駛環境下參數自適應辨識方法239
51質量估計方法241
511基於高頻信息提取的整車質量估計方法241
512對縱向坡度魯棒的基於輪胎縱向力信息的整車質量估計方法244
52基於多方法融合的坡度估計方法249
521基於動力學方法的坡度估計方法249
522基於運動學方法的坡度估計方法250
523基於組合式融合的坡度估計方法251
53基於雙卡爾曼濾波技術的輪胎側偏剛度的自適應估計方法251
531估計輪胎側偏剛度的時機253
532側偏剛度估計結果254
54過程噪聲參數估計257
541最大似然估計理論簡介257
542最大似然估計過程噪聲258
543過程噪聲估計器估計結果262
55量測噪聲參數估計266
551小波變換簡介267
552小波變換估計量測噪聲268
553量測噪聲估計結果271
56俯仰角和路面坡度角估計算法273
57參數自適應估計方法應用實例276
571基於高頻信息提取的質量估計算法276
572基於多方法融合的縱向坡度估計算法282
573橫向坡度估計286
574過程噪聲估計算法290
575量測噪聲估計方法291
576俯仰角校正和坡度角補償方法293
577過程噪聲估計器、量測噪聲估計器以及坡度角補償模塊的自適應估計方法294
58本章小結296
參考文獻296
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