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汽车侧偏角估计方法比较
引用本文:林棻,赵又群.汽车侧偏角估计方法比较[J].南京理工大学学报(自然科学版),2009,33(1).
作者姓名:林棻  赵又群
作者单位:南京航空航天大学,车辆工程系,江苏,南京,210016
基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金 
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0.046 333°、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.

关 键 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

Comparison of Methods for Estimating Vehicle Side Slip Angle
LIN Fen,ZHAO You-qun.Comparison of Methods for Estimating Vehicle Side Slip Angle[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science),2009,33(1).
Authors:LIN Fen  ZHAO You-qun
Institution:Department of Automotive Engineering;Nanjing University of Aeronautics andAstronautics;Nanjing 210016;China
Abstract:Aiming at the problem that vehicle side slip angles are difficult to measure directly,a radial basis function(RBF) based neural network method is proposed to estimate side slip angles combined with driver-vehicle closed-loop system.Vehicle side slip angle is considered as mapping of time series of yaw rate and lateral acceleration.A uniform design project is used to select training samples,and the relationship of the three state parameters is established through neural network.An improved adaptive Kalman fi...
Keywords:vehicles  side slip angles  radial basis functions  neural network  adaptive Kalman filter  state estimation  
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