智能全向混合动力电动汽车设计与控制_PDF下载[37MB-百度云]徐扬生

本书特色

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《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》对全向混合动力电动汽车（HybridElectricVehicle，HEV）进行了综合研究与分析，其中包括系统设计和实现，四轮独立驱动和转向控制，电池管理系统和能量管理系统。《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》范围很广，内容包括从硬件如机械和电子部件的实现，到软件如智能控制算法的研究，涵盖了全向HEV研究中所有重要方面，体现了全向HEV创新性的设计与实现过程，并有详细的试验结果和分析。《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》提及的一些新技术不仅限于HEV或四轮转向车辆，也同样适用于其他类型的车辆。

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内容简介

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《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》构建先进的智能全向混合动力电动汽车！
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》通过克服传统的技术障碍和高效的利用多源能量来设计高性能、低排放车辆是现代汽车工业发展的趋势。
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》涉及电子、机械及软件方面的内容。如何建立快速充电系统、高效的能量管理、实现独立转向及力学控制、提高车辆操纵稳定性对混合动力电动汽车设计至关重要。
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》涉及建模、测试和调试等方面内容，并对混合动力技术新的发展成果进行了论述。
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》内容涵盖：
1）4WIS和4WID硬件及软件；
2）混合动力电动汽车设计框架；
3）零半径转向和侧向泊车；
4）线控转向和扩展转向；
5）基于行为和零半径的转向；
6）驱动力分配及稳定性；
7）电池、能量和电源管理系统；
8）电池均衡和快速充电控制；
9）MPC、载荷预测和神经网络分类；
10）极佳性能技术。

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《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》涉及电子、机械及软件方面的内容。如何建立快速充电系统、高效的能量管理、实现独立转向及力学控制、提高车辆操纵稳定性对混合动力电动汽车设计至关重要。
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》涉及建模、测试和调试等方面内容，并对混合动力技术新的发展成果进行了论述。
《智能全向混合动力电动汽车设计与控制》内容涵盖：
1）4WIS和4WID硬件及软件；
2）混合动力电动汽车设计框架；
3）零半径转向和侧向泊车；
4）线控转向和扩展转向；
5）基于行为和零半径的转向；
6）驱动力分配及稳定性；
7）电池、能量和电源管理系统；
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9）MPC、载荷预测和神经网络分类；
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《锂二次电池原理与应用》
《永磁无刷电机及其驱动技术》
《氢与燃料电池——新兴的技术及其应用》（原书第2版）
《太阳能制氢的能量转换、储存及利用系统——氢经济时代的科学和技术》

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作者简介

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徐扬生，空间机器人与智能控制专家，中国工程院院士。浙江省绍兴人。1989年获美国宾夕法尼亚大学博士学位。现为香港中文大学（深圳）校长。徐教授所研究的领域包括机器人学、动力学及控制、制造，近年来专注于空间机器人、服务机器人、穿戴式人机界面、智能混合动力电动汽车等研究。徐教授出版了6部专著，发表了300多篇国际学术期刊论文和国际会议论文。

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目录译者序原书前言第1章绪论11.1背景11.2研究对象31.3本书框架4第2章全向系统设计及实现62.1结构62.1.1零半径转向72.1.2横向泊车92.1.3前轮转向92.2系统设计92.2.1机械设计102.2.2电气设计112.2.3转向角定位132.2.4软件142.2.5用户界面152.3实施和测试152.4摘要16第3章四轮独立转向控制173.1模型建立173.1.1车身173.1.2轮胎183.1.3转向器183.2转向接口扩展203.2.1接口设计203.2.2ICR定义目标203.2.3定义车轮的转向目标213.2.4硬件原型223.3力的反馈控制233.3.1确定当前转向条件233.3.2参考力反馈243.3.3电动机转矩控制253.3.4力反馈控制器的结构253.4基于转向控制器253.4.1位置误差263.4.2运动学约束误差263.4.3基于转向控制器的结构263.4.4稳定性分析273.5实验仿真283.5.1仿真环境结构283.5.2转向运动仿真293.5.3力反馈仿真293.5.4转向性能303.5.5行驶轨迹的跟踪313.5.6驱动效率323.6总结33第4章四轮独立驱动控制344.1驱动力分配344.1.1确定性力的产生354.1.2*佳驱动力分配394.1.3性能分析424.2直接横摆力矩444.2.1确定性横摆力矩控制454.2.2前馈和反馈控制484.2.3性能分析494.3总结54第5章电池管理系统555.1硬件设计555.1.1系统结构与功能分析565.2鲁棒荷电状态估计675.2.1总体框架概述685.2.2电流降噪685.2.3电流零点漂移消除735.2.4仿真：RC模型和H∞滤波器775.2.5实验与应用:改进ESC模型与扩展卡尔曼滤波器815.2.6数据融合905.3快速充电控制器925.3.1框架概述925.3.2预测模型935.3.3模型预测公式控制框架965.3.4采用遗传算法优化985.3.5操作示范1005.4电池均衡1045.4.1平衡电路及其分析1065.4.2基于充电状态的模糊控制1125.4.3应用结果1145.5总结119第6章能源管理系统1206.1串联式电动汽车模型1206.1.1模型的主要组成部分1216.1.2四轮独立转向串联式混合动力电动汽车1296.1.3模型的建立及分析1316.2载荷预测1346.2.1载荷水平定义1346.2.2基于CNN-NDEKF的预测方法1376.2.3仿真分析1416.3能源管理1426.3.1性能标准的选择1436.3.2模型预测控制方法1446.3.3粒子群优化算法1486.4实验与分析1546.4.1纯电动实验1556.4.2恒温控制实验1576.4.3MPC-LFS实验1596.4.4实验比较1616.5总结162第7章总结1637.1结合了*先进的机器人研究的车辆技术的发展1637.2支持四轮独立转向和四轮独立驱动的全向车辆结构1637.3专门用于混合动力电动汽车的智能电池管理系统1647.4针对混合动力电动汽车的智能能源管理系统165附录缩略语表166参考文献168