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汽车测试仿真中的自适应卡尔曼滤波的研究

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汽车测试仿真中的自适应卡尔曼滤波的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 概述第9-14页
  · 引言第9-10页
  · 卡尔曼滤波结合神经网络在汽车领域的运用第10-11页
  · 国内外研究现状第11页
  · 课题的意义及内容第11-12页
  · 论文的结构及安排第12-14页
第2章 卡尔曼滤波第14-29页
  · 经典控制理论第14-18页
    · PID控制原理第14-15页
    · PID算法中各个参数的作用第15-16页
    · PID算法的运用第16-18页
    · PID算法优缺点分析第18页
  · 卡尔曼滤波第18-25页
    · 卡尔曼滤波的背景第18页
    · 卡尔曼滤波的原理第18-21页
    · 卡尔曼仿真于分析第21-23页
    · 卡尔曼和传统PID算法仿真和分析第23-25页
  · 新息卡尔曼滤波第25-28页
    · 新息卡尔曼滤波的背景第25页
    · 新息卡尔曼滤波的原理第25-27页
    · 新息卡尔曼滤波和传统PID算法的仿真第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 神经网络系统第29-42页
  · 神经网络简介第29-34页
    · RBF 神经网络特点和结构模型第29-32页
    · 神经网络学习规则第32-34页
  · 神经网络系统辨识第34-37页
    · 系统识别的概念第34-36页
    · 系统识别的流程第36-37页
    · 系统识别的特点第37页
  · RBF神经网络系统识别仿真与分析第37-40页
  · 本章小结第40-42页
第4章 自适应卡尔曼滤波的改进第42-50页
  · 卡尔曼滤波的局限性第42-43页
  · 卡尔曼滤波结合神经网络模式识别仿真与分析第43-47页
  · 新息卡尔曼滤波结合神经网络模式识别仿真与分析第47-48页
  · 本章小结第48-50页
第5章 汽车控制Simulink模型和硬件第50-67页
  ·第51-57页
    · Simulink 模型结构第51-53页
    · 扭矩模式和转速模式第53-54页
    · 驾驶员模型第54-55页
    · 汽车模型第55-57页
  · 汽车控制硬件第57-62页
    · 系统结构第57-59页
    · 发动机燃油系统第59-60页
    · 发动机水路系统第60-61页
    · 发动机油门执行器第61-62页
  · 汽车模型Simulink仿真第62-65页
    · PID控制仿真与分析第62-63页
    · 卡尔曼系统结合神经网络控制仿真与分析第63-65页
  · 汽车模型硬件平台验证第65-66页
  · 本章小结第66-67页
第6章 总结与展望第67-68页
参考文献第68-70页
致谢第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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