【摘 要】
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针对车辆行驶过程中的特性参数估计问题,基于并行学习思想提出一种鲁棒自适应参数估计方法。通过低通滤波技术,设计一组系统状态和响应函数的一阶滤波变量。结合并行学习,构建特性参数估计的回归向量,并基于参数估计误差向量,设计鲁棒自适应参数更新律。以某型车辆为例,对该方法的有效性进行仿真验证。仿真结果表明,在无/有扰动情形下,该方法均能对车辆质量、粘性摩擦系数、轮胎滚动摩擦系数和空气阻力系数实现良好估计,且
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31672348）；
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针对车辆行驶过程中的特性参数估计问题,基于并行学习思想提出一种鲁棒自适应参数估计方法。通过低通滤波技术,设计一组系统状态和响应函数的一阶滤波变量。结合并行学习,构建特性参数估计的回归向量,并基于参数估计误差向量,设计鲁棒自适应参数更新律。以某型车辆为例,对该方法的有效性进行仿真验证。仿真结果表明,在无/有扰动情形下,该方法均能对车辆质量、粘性摩擦系数、轮胎滚动摩擦系数和空气阻力系数实现良好估计,且能在3 s内实现估计参数的有效收敛,与传统RLS方法相比具有收敛速度快、误差小的特点。
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