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基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
1
作者
史彪飞
王磊
+2 位作者
梁海强
李荣利
梁超
《汽车技术》
北大核心
2025年第1期57-62,共6页
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度...
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络,并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后,利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明,所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。
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关键词
电子
液
压制动
主缸液压力估计
位移
压力
模型
BP
神经网络
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职称材料
题名
基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
1
作者
史彪飞
王磊
梁海强
李荣利
梁超
机构
清华大学
北京汽车研究总院有限公司
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第1期57-62,共6页
基金
山东省重点研发计划(2023CXGC010214)。
文摘
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络,并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后,利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明,所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。
关键词
电子
液
压制动
主缸液压力估计
位移
压力
模型
BP
神经网络
Keywords
Electro-Hydraulic Brake(EHB)
Master cylinder pressure estimation
Displacement-pressure model
BP neural network
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
史彪飞
王磊
梁海强
李荣利
梁超
《汽车技术》
北大核心
2025
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