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典型文献
基于DRBF-EKF算法的车辆质心侧偏角与路面附着系数动态联合估计
文献摘要:
车辆质心侧偏角和路面附着系数是实现车辆底盘智能化所需要的关键参数.?车辆质心侧偏角对于提高车辆安全性和操控性至关重要,?轮胎-路面附着系数决定轮胎力的峰值,?进而确定汽车的动力学稳定性边界.?本文针对四轮独立驱动电动汽车提出了一种基于惯性测量单元、轮毂电机内置转速/转角传感器的车辆质心侧偏角和路面附着系数动态联合估计方法.?对四轮独立驱动电动汽车进行车辆动力学分析,?结合Dugoff轮胎计算模型得到车辆质心侧偏角估计器;?利用机器学习中高维数据降维PCA多元分析方法,?提取主元特征参数,?建立路面附着系数估计器.?采用可自适应调节网络结构的双径向基神经网络和扩展卡尔曼滤波DRBF-EKF方法,?通过K-means算法改进RBF神经网络结构,?扩展卡尔曼滤波进行噪声滤波提高估计精度,?实现车辆质心侧偏角和路面附着系数的动态联合估计.?通过仿真和实车实验表明,?所设计的DRBF-EKF动态联合估计器实时性和估计精度均优于扩展卡尔曼滤波算法,?可以适应车辆行驶过程中路面附着特性与车速的变化,?表现出较强的鲁棒性;?与DRBF方法相比,?显著提高了估计精度;?并且分析了可以同时满足估计精度和实时性要求的最佳隐含层神经元个数.
文献关键词:
四轮独立驱动;参数估计;质心侧偏角;路面附着系数;神经网络
作者姓名:
李韶华;王桂洋;杨泽坤;王雪玮
作者机构:
石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室, 石家庄 050043;石家庄铁道大学河北省交通工程结构力学行为演变与控制重点实验室, 石家庄 050043;石家庄铁道大学机械工程学院, 石家庄 050043
文献出处:
引用格式:
[1]李韶华;王桂洋;杨泽坤;王雪玮-.基于DRBF-EKF算法的车辆质心侧偏角与路面附着系数动态联合估计)[J].力学学报,2022(07):1853-1865
A类:
DRBF,路面附着特性
B类:
EKF,质心侧偏角,联合估计,车辆底盘,高车,车辆安全,操控性,轮胎力,动力学稳定性,四轮独立驱动,电动汽车,惯性测量单元,轮毂电机,机内,内置,估计方法,车辆动力学,动力学分析,Dugoff,估计器,高维数据,数据降维,多元分析,主元,元特征,路面附着系数估计,自适应调节,径向基神经网络,means,算法改进,神经网络结构,噪声滤波,高估,估计精度,实车实验,扩展卡尔曼滤波算法,车辆行驶,行驶过程,中路,车速,隐含层,参数估计
AB值:
0.218264
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