【摘 要】
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为估计汽车横摆角速度并提高估计器精度,采用BP(Back Propagation)神经网络的方法对汽车转向过程的横摆角速度进行估计。现实情况通常存在4种路面:干燥路面、沥青路面、积水
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为估计汽车横摆角速度并提高估计器精度,采用BP(Back Propagation)神经网络的方法对汽车转向过程的横摆角速度进行估计。现实情况通常存在4种路面:干燥路面、沥青路面、积水路面和冰雪路面,若单纯训练一个网络难以涵盖4种不同的路面情况。为解决上述问题,提高网络估计器的精度,分别在4种路面工况下训练4个网络,构成一个网络组,再加入网络选择机制,根据路面情况选择对应的网络的输出值作为横摆角速度的估计值。通过AMESim与Matlab联合仿真,获得网络估计器残差并对估计情况进行分析和评价。该基于数据的方法与基于解析模型的估计方法相比,不依赖精确的模型,就能准确估计汽车横摆角速度。仿真结果表明,基于BP神经网络的方法对横摆角速度估计是可行的且偏差小,成本低,精度高。
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