【摘 要】
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在研究传统车辆稳定性判别方法的基础上,基于神经网络和聚类分析的理论,提出了一种车辆横向稳定性判别方法。采用SOFM神经网络和K均值聚类相结合的组合聚类法,对采集的车辆行
【机 构】
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合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥工业大学智能制造技术研究院,太航常青汽车安全系统（苏州）股份有限公司
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2018M640524),中国博士后特别资助基金(2019T120460)资助
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在研究传统车辆稳定性判别方法的基础上,基于神经网络和聚类分析的理论,提出了一种车辆横向稳定性判别方法。采用SOFM神经网络和K均值聚类相结合的组合聚类法,对采集的车辆行驶参数进行离线聚类分析,得到各聚类中心及其稳定性等级。应用均值法在线更新聚类中心,计算实时数据与聚类中心的距离,根据距离最小准则进行车辆稳定性实时判别。以轮胎力法为基准对该稳定性判别方法性能进行分析,最后将判别结果作为稳定性控制策略介入控制的依据,通过CarSim/Simulink联合仿真和硬件在环试验,验证了该稳定性判别方法的有效性和准确
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