汽车侧偏角估计方法比较

作     者：林棻 赵又群 LIN Fen;ZHAO You-qun

作者机构：南京航空航天大学车辆工程系江苏南京210016 

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金项目(20040287004) 

出 版 物：《南京理工大学学报》 (Journal of Nanjing University of Science and Technology)

年 卷 期：2009年第33卷第1期

页      码：122-126,131页

摘      要：针对汽车质心侧偏角难以直接获取的问题,提出了基于径向基神经网络与驾驶员-汽车闭环系统相结合的侧偏角估计方法。把汽车侧偏角看作横摆角速度和侧向加速度时间序列的映射,采用均匀设计方案对训练样本进行优选,通过神经网络建立三者之间的映射关系。同时设计了一种改进自适应卡尔曼滤波算法,将其运用到相同道路输入下汽车侧偏角的估计当中。对两种方法进行了基于实车试验的比较:神经网络方法的估计误差均值和标准差分别为0.046333°、0.057 822;°自适应卡尔曼滤波方法的估计误差均值和标准差分别为0.062 745°、0.089 241°。研究结果可以为汽车稳定性控制系统估计器的设计提供理论指导。

主 题 词：汽车 侧偏角 径向基函数 神经网络 自适应卡尔曼滤波 状态估计 

学科分类：082304[082304] 08[工学] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-9830.2009.01.026

馆 藏 号：203143317...