《汽車主動控制繫統中參數估計的方法與應用(高等學校研究生教材)》編著者丁能根。
本書繫統地介紹了用於智能汽車控制繫統、底盤主動控制繫統和汽車安全預警裝置的狀態和參數估計的理論與方法，並結合ABS、TCS、ESC以及大客車安全預警繫統開發實踐介紹了這些理論、方法及應用；還介紹了在汽車電子控制繫統的狀態和參數估計的研究中，動態單純形算法和多模型切換算法的應用；另外，還介紹了參數估計的若干種集成算法，為提高參數估計精度和估計算法對汽車復雜工況的適應性提供了有效手段。

《汽車主動控制繫統中參數估計的方法與應用( 高等學校研究生教材)》編著者丁能根。 《汽車主動控制繫統中參數估計的方法與應用( 高等學校研究生教材)》主要介紹用於智能汽車控制 繫統、底盤主動控制繫統和汽車安全預警裝置設計的 狀態和參數估計理論、方法及應用。在狀態觀測器和 參數估計器的理論和方法方面，主要介紹卡爾曼濾波 、最小二乘法、動態單純形法、龍貝格觀測器、多模 型切換算法、滑模觀測器以及用於車輛質心側偏角估 計的運動學方法、基於試驗知識的車速與路面附著繫 數估計方法及集成算法。根據上述汽車控制繫統與裝 置的算法設計需要和常用的傳感器配置特點，研究了 車速、汽車質心側偏角、汽車橫擺角速度、汽車質心 高度、制動器輪缸壓力、路面附著繫數、道路橫坡角 、側向風等關鍵狀態參數的估計方法和應用。此外， 還介紹了用於觀測器或估計器設計的車輛、輪胎和車 輪的動力學模型以及制動繫統壓力調節裝置的壓力模 型。 《高等學校研究生教材：汽車主動控制繫統中參 數估計的方法與應用》可供智能汽車控制繫統、底盤 主動控制繫統和汽車安全預警裝置的設計及研究人員 參考。

第1章 緒論
1.1 模型、參數與狀態估計
1.1.1 模型
1.1.2 參數與狀態估計
1.2 參數估計的目的和應用
1.2.1 參數估計的一般目的和應用
1.2.2 參數估計在汽車主動控制與安全預警裝置設計中的應用
1.3 主要估計參數、方法與發展趨勢
1.3.1 主要估計參數
1.3.2 參數估計的主要方法
1.3.3 對參數估計方法的評價
1.3.4 發展趨勢

第2章 用於參數估計的車輛及其部件模型
2.1 用於參數估計的輪胎模型
2.1.1 輪胎的縱向滑動與側偏
2.1.2 Dugoff輪胎模型
2.1.3 線性輪胎模型
2.1.4 Burckhardt輪胎縱向力模型
2.1.5 LuGre輪胎縱向力模型
2.2 用於參數估計的車輛模型
2.2.1 單軌車輛模型
2.2.2 2-DOF四輪車輛模型
2.2.3 車輛側傾平面模型
2.3 車輪旋轉運動模型

第3章 卡爾曼濾波
3.1 卡爾曼濾波概述
3.1.1 線性繫統
3.1.2 卡爾曼濾波理論和算法
3.1.3 卡爾曼濾波的實際應用和擴展
3.2 卡爾曼濾波在汽車主動控制中的應用
3.2.1 車輪角加速度估計
3.2.2 卡爾曼濾波在車輛ESC繫統數據處理中的應用
3.2.3 一階卡爾曼濾波

第4章 *小二乘法
4.1 普通*小二乘法
4.1.1 直線擬合
4.1.2 *小二乘的矩陣方法
4.1.3 *小二乘估計的統計特性
4.2 基於*小二乘法的路面附著繫數和制動器輪缸壓力的估計
4.2.1 輪胎一路面摩擦估計的意義及其估計方法簡介
4.2.2 ABS制動器壓力模型和車輪運動模型
4.2.3 輪胎縱向力模型
4.2.4 基於模型的輪速計算
4.2.5 路面摩擦與制動壓力的估計和算例
4.3 遞推*小二乘法及其應用
4.3.1 RLS算法
4.3.2 輪胎廣義制動剛度估計的RLS算法
4.3.3 路面附著繫數和車輛重心側偏角估計的RLS算法

第5章 動態單純形法
5.1 實時優化概述
5.2 Nelder-Mead單純形法和動態單純形法
5.2.1 Nelder-Mead單純形法
5.2.2 動態單純形法的算法和步驟
5.2.3 DSA參數選擇
5.3 DSA算法的應用
5.3.1 穩態道路橫坡角
5.3.2 基於DSA的聯合估計器
5.3.3 聯合估計器的優化模型
5.3.4 仿真結果

第6章 基於局部線性化的廣義龍貝格觀測器
6.1 廣義龍貝格觀測器概述
6.2 用於重心側偏角和路面附著估計的廣義龍貝格觀測器
6.2.1 局部線性化
6.2.2 可觀性分析
6.2.3 反饋增益的確定
6.2.4 仿真驗證

第7章 多模型切換算法
7.1 概述
7.2 車輛重心高度估計的多模型算法
7.2.1 多模型切換算法及其切換指數
7.2.2 數值分析
7.3 基於多模型算法的側向風估計器
7.3.1 估計器結構框圖
7.3.2 用於側向風估計的多模型切換算法
7.3.3 仿真結果

第8章 滑模狀態觀測器
8.1 滑模控制與滑模狀態觀測器
8.1.1 滑模控制算法
8.1.2 車輪加速度估計的滑模算法
8.1.3 車輛重心側偏角估計的滑模算法
8.1.4 數值分析
8.2 二階超螺旋滑模狀態觀測器
8.2.1 問題的由來
8.2.2 采用超螺旋(super—twisting)算法的二階滑模觀測器
8.2.3 汽車制動減速度超螺旋二階滑模觀測器算例

第9章 基於試驗知識的參數估計方法
9.1 依據輪速和縱向加速度測量的車速估計
9.2 僅依據輪速的車速估計
9.2.1 ABS參考車速估計的若干算法
9.2.2 非線性濾波方法
9.2.3 參考車速自適應算法
9.3 正常行駛工況下的路面附著繫數估計
9.4 ABS制動工況下的路面附著繫數估計
9.4.1 路面附著識別的依據和思路
9.4.2 路面附著識別的方法和步驟

**0章 參數估計的集成算法
10.1 基於運動學方程和狀態觀測器的側偏角估計集成算法
lO.1.1 側偏角估計的集成算法
10.1.2 與實驗數據的比較
10.2 基於I)SA／多模型算法的側偏角和路面附著集成估計器
10.2.1 估計器組成
10.2.2 DSA算法設計
10.2.3 多模型算法和初始單純形的生成
10.2.4 基於卡爾曼濾波的聯合I)SA算法
10.2.5 估計器驗證
10.3 一種橫擺角速度和側偏角估計的集成算法
10.3.1 算法描述
10.3.2 路面附著繫數估計
10.3.3 基於運動關繫的橫擺角速度估計
10.3.4 預估計的置信度計算
10.3.5 觀測器
10.3.6 試驗結果
參考文獻