【摘 要】
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通过主动悬架的精确控制提高车辆乘坐舒适性与行驶安全性的基本前提是进行路面高程与等级识别。本文中设计了考虑未知输入的卡尔曼观测器,以获取路面高程信息;根据路面高程建
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51975253)资助
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通过主动悬架的精确控制提高车辆乘坐舒适性与行驶安全性的基本前提是进行路面高程与等级识别。本文中设计了考虑未知输入的卡尔曼观测器,以获取路面高程信息;根据路面高程建立AR模型,得到路面功率谱密度,并求取兴趣频段内路面功率谱密度均方根值,实现了路面的等级分类。仿真分析了不同工况下路面高程估计方法和路面等级分类方法的准确性,并搭建了试验台架,验证了所提出路面高程估计方法和路面等级分类方法的有效性,为主动悬架的智能控制提供了必要条件。
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