智能全向混合動力電動汽車設計與控制

譯者序
原書前言
第1章緒論1
1.1背景1
1.2研究對象3
1.3本書框架4
第2章全向系統(tǒng)設計及實現(xiàn)6
2.1結構6
2.1.1零半徑轉向7
2.1.2橫向泊車9
2.1.3前輪轉向9
2.2系統(tǒng)設計9
2.2.1機械設計10
2.2.2電氣設計11
2.2.3轉向角定位13
2.2.4軟件14
2.2.5用戶界面15
2.3實施和測試15
2.4摘要16
第3章四輪獨立轉向控制17
3.1模型建立17
3.1.1車身17
3.1.2輪胎18
3.1.3轉向器18
3.2轉向接口擴展20
3.2.1接口設計20
3.2.2ICR定義目標20
3.2.3定義車輪的轉向目標21
3.2.4硬件原型22
3.3力的反饋控制23
3.3.1確定當前轉向條件23
3.3.2參考力反饋24
3.3.3電動機轉矩控制25
3.3.4力反饋控制器的結構25
3.4基于轉向控制器25
3.4.1位置誤差26
3.4.2運動學約束誤差26
3.4.3基于轉向控制器的結構26
3.4.4穩(wěn)定性分析27
3.5實驗仿真28
3.5.1仿真環(huán)境結構28
3.5.2轉向運動仿真29
3.5.3力反饋仿真29
3.5.4轉向性能30
3.5.5行駛軌跡的跟蹤31
3.5.6驅(qū)動效率32
3.6總結33
第4章四輪獨立驅(qū)動控制34
4.1驅(qū)動力分配34
4.1.1確定性力的產(chǎn)生35
4.1.2最佳驅(qū)動力分配39
4.1.3性能分析42
4.2直接橫擺力矩44
4.2.1確定性橫擺力矩控制45
4.2.2前饋和反饋控制48
4.2.3性能分析49
4.3總結54
第5章電池管理系統(tǒng)55
5.1硬件設計55
5.1.1系統(tǒng)結構與功能分析56
5.2魯棒荷電狀態(tài)估計67
5.2.1總體框架概述68
5.2.2電流降噪68
5.2.3電流零點漂移消除73
5.2.4仿真：RC模型和H∞濾波器77
5.2.5實驗與應用:改進ESC模型與擴展卡爾曼濾波器81
5.2.6數(shù)據(jù)融合90
5.3快速充電控制器92
5.3.1框架概述92
5.3.2預測模型93
5.3.3模型預測公式控制框架96
5.3.4采用遺傳算法優(yōu)化98
5.3.5操作示范100
5.4電池均衡104
5.4.1平衡電路及其分析106
5.4.2基于充電狀態(tài)的模糊控制112
5.4.3應用結果114
5.5總結119
第6章能源管理系統(tǒng)120
6.1串聯(lián)式電動汽車模型120
6.1.1模型的主要組成部分121
6.1.2四輪獨立轉向串聯(lián)式混合動力電動汽車129
6.1.3模型的建立及分析131
6.2載荷預測134
6.2.1載荷水平定義134
6.2.2基于CNN-NDEKF的預測方法137
6.2.3仿真分析141
6.3能源管理142
6.3.1性能標準的選擇143
6.3.2模型預測控制方法144
6.3.3粒子群優(yōu)化算法148
6.4實驗與分析154
6.4.1純電動實驗155
6.4.2恒溫控制實驗157
6.4.3MPC-LFS實驗159
6.4.4實驗比較161
6.5總結162
第7章總結163
7.1結合了最先進的機器人研究的車輛技術的發(fā)展163
7.2支持四輪獨立轉向和四輪獨立驅(qū)動的全向車輛結構163
7.3專門用于混合動力電動汽車的智能電池管理系統(tǒng)164
7.4針對混合動力電動汽車的智能能源管理系統(tǒng)165
附錄縮略語表166
參考文獻168