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题名融合状态观测及优化方法的纯侧偏轮胎模型辨识
被引量：1
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作者
邱香
吴晓建
周兵
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机构
江西科技学院协同创新中心
南昌大学机电工程学院
湖南大学汽车车身先进制造国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第13期84-90,共7页
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基金
国家重点研发计划新能源汽车重点专项项目子课题(2016YFB0100903-2)
国家自然科学基金项目(51875184,51765021)
江西科技学院开放基金项目(16XTKFYB05)。
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文摘
针对目前轮胎模型辨识大多基于轮胎力、轮胎侧偏角等数据已知或可测假设的局限,提出一种基于车载传感器和整车操稳性试验的魔术公式轮胎纯侧偏模型辨识方法。该方法融合状态观测与优化思想,首先构建无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)状态观测系统对轮胎模型特征参数进行初步估计,而后将参数识别转换为优化问题,由UKF状态观测系统为粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法提供初值,且将UKF估计结果与魔术公式轮胎纯侧偏模型参数灵敏度分析结果相结合,为PSO算法提供搜索区间,进一步获取更精确辨识结果。Simulink仿真及不同侧向加速度下的Simulink-Carsim联合仿真结果共同表明,车辆侧向加速度达到一定程度使轮胎进入非线性域后,所提出的辨识方法能够获得较准确的辨识效果。
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关键词
魔术公式轮胎模型
参数辨识
状态观测
无迹卡尔曼滤波
粒子群优化
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Keywords
magic formula(MF)of tire model
parametric recognition
state observation
unscented Kalman filter(UKF)
particle swarm optimization(PSO)
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分类号
U461.1
[机械工程—车辆工程]
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