汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用出版时间：2013年版丛编项： 高等学校研究生教材内容简介 《高等学校研究生教材：汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用》主要介绍用于智能汽车控制系统、底盘主动控制系统和汽车安全预警装置设计的状态和参数估计理论、方法及应用。在状态观测器和参数估计器的理论和方法方面，主要介绍卡尔曼滤波、最小二乘法、动态单纯形法、龙贝格观测器、多模型切换算法、滑模观测器以及用于车辆质心侧偏角估计的运动学方法、基于试验知识的车速与路面附着系数估计方法及集成算法。根据上述汽车控制系统与装置的算法设计需要和常用的传感器配置特点，研究了车速、汽车质心侧偏角、汽车横摆角速度、汽车质心高度、制动器轮缸压力、路面附着系数、道路横坡角、侧向风等关键状态参数的估计方法和应用。此外，还介绍了用于观测器或估计器设计的车辆、轮胎和车轮的动力学模型以及制动系统压力调节装置的压力模型。《高等学校研究生教材：汽车主动控制系统中参数估计的方法与应用》可供智能汽车控制系统、底盘主动控制系统和汽车安全预警装置的设计及研究人员参考。目录第1章 绪论1.1 模型、参数与状态估计1.1.1 模型1.1.2 参数与状态估计1.2 参数估计的目的和应用1.2.1 参数估计的一般目的和应用1.2.2 参数估计在汽车主动控制与安全预警装置设计中的应用1.3 主要估计参数、方法与发展趋势1.3.1 主要估计参数1.3.2 参数估计的主要方法1.3.3 对参数估计方法的评价1.3.4 发展趋势第2章 用于参数估计的车辆及其部件模型2.1 用于参数估计的轮胎模型2.1.1 轮胎的纵向滑动与侧偏2.1.2 Dugoff轮胎模型2.1.3 线性轮胎模型2.1.4 Burckhardt轮胎纵向力模型2.1.5 LuGre轮胎纵向力模型2.2 用于参数估计的车辆模型2.2.1 单轨车辆模型2.2.2 2-DOF四轮车辆模型2.2.3 车辆侧倾平面模型2.3 车轮旋转运动模型第3章 卡尔曼滤波3.1 卡尔曼滤波概述3.1.1 线性系统3.1.2 卡尔曼滤波理论和算法3.1.3 卡尔曼滤波的实际应用和扩展3.2 卡尔曼滤波在汽车主动控制中的应用3.2.1 车轮角加速度估计3.2.2 卡尔曼滤波在车辆ESC系统数据处理中的应用3.2.3 一阶卡尔曼滤波第4章 最小二乘法4.1 普通最小二乘法4.1.1 直线拟合4.1.2 最小二乘的矩阵方法4.1.3 最小二乘估计的统计特性4.2 基于最小二乘法的路面附着系数和制动器轮缸压力的估计4.2.1 轮胎一路面摩擦估计的意义及其估计方法简介4.2.2 ABS制动器压力模型和车轮运动模型4.2.3 轮胎纵向力模型4.2.4 基于模型的轮速计算4.2.5 路面摩擦与制动压力的估计和算例4.3 递推最小二乘法及其应用4.3.1 RLS算法4.3.2 轮胎广义制动刚度估计的RLS算法4.3.3 路面附着系数和车辆重心侧偏角估计的RLS算法第5章 动态单纯形法5.1 实时优化概述5.2 Nelder-Mead单纯形法和动态单纯形法5.2.1 Nelder-Mead单纯形法5.2.2 动态单纯形法的算法和步骤5.2.3 DSA参数选择5.3 DSA算法的应用5.3.1 稳态道路横坡角5.3.2 基于DSA的联合估计器5.3.3 联合估计器的优化模型5.3.4 仿真结果第6章 基于局部线性化的广义龙贝格观测器6.1 广义龙贝格观测器概述6.2 用于重心侧偏角和路面附着估计的广义龙贝格观测器6.2.1 局部线性化6.2.2 可观性分析6.2.3 反馈增益的确定6.2.4 仿真验证第7章 多模型切换算法7.1 概述7.2 车辆重心高度估计的多模型算法7.2.1 多模型切换算法及其切换指数7.2.2 数值分析7.3 基于多模型算法的侧向风估计器7.3.1 估计器结构框图7.3.2 用于侧向风估计的多模型切换算法7.3.3 仿真结果……第8章 滑模状态观测器第9章 基于试验知识的参数估计方法第10章 参数估计的集成算法参考文献 上一篇: 汽车主动制动控制系统设计 下一篇: 汽车中的秘密
