基于BP神经网络的汽车横摆角速度估计

• 作者: 杜婉彤 王德军 王晰聪
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 横摆角速度估计 BP神经网络 附着系数 AMESim与Matlab联合仿真
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 47-53
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 3350字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王德军	吉林大学通信工程学院	69	962	14.0	30.0
2	王晰聪	吉林大学通信工程学院	6	15	2.0	3.0
3	杜婉彤	吉林大学通信工程学院	5	6	1.0	2.0