【摘 要】
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为准确获取影响重型车辆侧向稳定性控制的关键参数重心高度,提出了一种由参数误差信息驱动的新的重型车辆重心高度在线自适应估计方法.该方法与一般的递推最小二乘（RLS）估计方
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为准确获取影响重型车辆侧向稳定性控制的关键参数重心高度,提出了一种由参数误差信息驱动的新的重型车辆重心高度在线自适应估计方法.该方法与一般的递推最小二乘（RLS）估计方法不同的是,在设计在线自适应学习律时考虑了参数误差信号,从而提高了算法的鲁棒性和收敛速度,并且该方法只需要知道侧倾角和侧向加速度信号,避免了一般观测方法所需的侧倾角速度和侧倾角加速度等高阶信号所带来的噪声干扰问题.李雅普诺夫方程证明了所提重心高度在线观测方法的稳定性,仿真结果也验证了所提估计方法的有效性.
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