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| 內容簡介： |
本书聚焦于分布式驱动电动汽车关键动力学参数自适应辨识方法的研究，共分为五章，分别介绍了车辆状态观测方法导论、附着系数估计方法、质心侧偏角估计方法、纵向车速估计方法和参数自适应辨识方法的相关内容。第1章着重介绍了各状态参数的研究方法现状和本书提出的多源信息融合车辆状态估计与参数辨识方法体系架构，能够使读者系统了解车辆状态估计理论，并为其深入理解后面四章的研究方法奠定坚实基础；第2章以轮胎状态划分为起点，介绍了多种附着系数单方向和多方向融合估计方法；第3章和第4章从运动学和动力学等不同角度分别介绍了纵向车速和车辆质心侧偏角的估计方法；第5章补充了对这些状态估计过程中具有较大影响的参数的自适应辨识方法，如车辆质量、道路坡度、轮胎侧偏刚度等。
本书内容充分、翔实，借以仿真和实验结果，令读者能够快速掌握所述方法的适用范围及优势，适合车辆控制领域的工程师、研究生学习及应用。
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| 目錄：
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前言
第1章车辆状态观测方法导论1
11概述2
12研究现状3
121附着系数估计方法3
122质心侧偏角估计方法6
123纵向车速估计方法10
124参数自适应估计方法11
13本书涉及的车辆状态估计与参数辨识方法15
131所需解决的关键科学问题15
132研究方法概述16
133本书提出方法的特点18
参考文献18
第2章基于多信息与多方法融合的附着系数估计方法24
21大滑移率或者大侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法28
211基于无味卡尔曼和修正Dugoff模型的单向附着系数估计方法28
212基于模型重构的路面附着系数估计方法34
22小滑移率或者小侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法37
221基于频响特性的路面附着系数辨识方法37
222基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计方法41
23融合估计方法47
231基于误差加权的双方向估计结果融合方法47
232基于双卡尔曼滤波技术的路面峰值附着系数融合估计方法49
24附着系数估计方法应用实例61
241修正Dugoff轮胎模型验证61
242轮胎力估计验证62
243单方向运动学附着系数估计方法验证63
244基于误差加权的运动学附着系数估计方法验证64
245基于频响特性附着系数估计方法验证65
246基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计66
247基于双卡尔曼滤波器的附着系数融合估计方法74
25本章小结88
参考文献88
第3章基于多信息与多方法融合的质心侧偏角估计方法90
31基于运动学的质心侧偏角估计方法92
311融合GPS与INS信息的质心侧偏角估计92
312基于直接积分法的质心侧偏角估计103
32基于动力学的质心侧偏角估计方法104
321基于无味粒子滤波的车辆运动状态估计104
322基于横向动力学的质心侧偏角估计方法113
33基于动力学与运动学融合的估计方法114
331基于组合式的质心侧偏角融合估计114
332基于误差加权的质心侧偏角融合估计116
34质心侧偏角估计方法比较120
35质心侧偏角估计方法应用实例122
351基于GPS与INS信息融合的车速及质心侧偏角估计方法122
352基于无味粒子滤波的车速及质心侧偏角估计方法137
353误差加权融合的车速及质心侧偏角估计方法145
354基于联邦卡尔曼的质心侧偏角估计方法149
36本章小结162
参考文献162
第4章基于多信息与多方法融合的纵向车速估计方法164
41运动学估计方法166
411参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法166
412融合GPS与INS信息的车速估计方法167
413基于联邦卡尔曼的多传感器信息融合的纵向车速估计方法168
414直接加速度积分法172
415基于平均轮速法的纵向车速估计方法173
416运动学方法小结174
42动力学估计方法174
421基于轮胎纵向力的车速估计方法174
422直接转矩积分车速估计方法175
423扩展卡尔曼滤波车速估计方法175
424无迹卡尔曼滤波车速估计方法182
425基于简化魔术公式的车速估计方法193
426基于车轮动力学的车速估计方法195
427动力学估计方法小结196
43融合估计方法196
431基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法196
432基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法200
44纵向车速估计方法应用实例206
441融合GPS与INS信息的车速估计方法206
442参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法207
443扩展卡尔曼滤波车速估计方法209
444无迹卡尔曼滤波车速估计方法210
445基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法213
446基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法230
45本章小结237
参考文献238
第5章复杂行驶环境下参数自适应辨识方法239
51质量估计方法241
511基于高频信息提取的整车质量估计方法241
512对纵向坡度鲁棒的基于轮胎纵向力信息的整车质量估计方法244
52基于多方法融合的坡度估计方法249
521基于动力学方法的坡度估计方法249
522基于运动学方法的坡度估计方法250
523基于组合式融合的坡度估计方法251
53基于双卡尔曼滤波技术的轮胎侧偏刚度的自适应估计方法251
531估计轮胎侧偏刚度的时机253
532侧偏刚度估计结果254
54过程噪声参数估计257
541最大似然估计理论简介257
542最大似然估计过程噪声258
543过程噪声估计器估计结果262
55量测噪声参数估计266
551小波变换简介267
552小波变换估计量测噪声268
553量测噪声估计结果271
56俯仰角和路面坡度角估计算法273
57参数自适应估计方法应用实例276
571基于高频信息提取的质量估计算法276
572基于多方法融合的纵向坡度估计算法282
573横向坡度估计286
574过程噪声估计算法290
575量测噪声估计方法291
576俯仰角校正和坡度角补偿方法293
577过程噪声估计器、量测噪声估计器以及坡度角补偿模块的自适应估计方法294
58本章小结296
参考文献296
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| 內容試閱：
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汽车已有百余年的技术积淀，是现代工业发展史的典型代表，经历了从机械化、电气化、信息化到如今的智能化等多次变革。ABS、ESC、TCS已成为车辆标准配置，它们在潜移默化中保证了驾驶的安全性和便利性。这些功能能够成功应用的背后是车辆运行状态估计技术的强力支持。随着车辆智能化要求的提高，驾驶人职能更加弱化，这需要车辆能够对其运行状态拥有更为精细化的感知。汽车中驱动电机的引入为车辆状态估计提供了新的信息源。本书聚焦于分布式驱动电动汽车关键动力学参数自适应辨识方法的研究，提出了基于先进电动汽车的新型车辆运行状态估计架构。
全书共分为五章，第1章（车辆状态观测方法导论）着重介绍了各状态参数的研究方法现状和本书提出的多源信息融合车辆状态估计与参数辨识方法体系架构，能够使读者系统了解车辆状态估计理论，并为其深入理解后面四章的研究方法奠定坚实基础；第2章以轮胎状态划分为起点，介绍了多种附着系数单方向和多方向融合估计方法；第3章和第4章从运动学和动力学等不同角度分别介绍了车辆质心侧偏角和纵向车速的估计方法；第5章补充了对这些状态估计过程中具有较大影响的参数的自适应辨识方法，如车辆质量、道路坡度、轮胎侧偏刚度等。
本书内容充分、翔实，借以仿真和实验结果，令读者能够快速掌握所述方法的适用范围及优势，适合车辆控制领域的工程师、研究生学习及应用。
本书由清华大学李克强牵头，协同罗禹贡、陈慧、边明远、赵治国、陈龙、褚文博、戴一凡、高博麟等著成。在编写过程中参考了国内外学者公开出版的相关教材及清华大学李克强教授课题组、同济大学陈慧教授课题组等多篇研究论文，在此向这些资料的著者们表示衷心的感谢。本书的编写和出版得到了国家 973计划项目 “高性能分布式驱动电动汽车关键基础问题研究 ”的支持。
由于作者水平有限，书中缺点及错误之处在所难免，敬请读者批评指正。
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