自适应插值BP神经网络的ABS纵向车速估计 |
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引用本文: | 卓桂荣,王冰雪. 自适应插值BP神经网络的ABS纵向车速估计[J]. 机电一体化, 2014, 20(9): 55-59 |
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作者姓名: | 卓桂荣 王冰雪 |
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作者单位: | 同济大学新能源汽车工程中心,上海,201804 |
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基金项目: | 国家重点基础研究发展计划(973项目) |
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摘 要: | ABS作用下的纵向车速估计是实现汽车主动安全控制的基础。根据轮胎特性,确定最佳滑移率与路面附着系数的线性关系,将路面附着系数设为ABS控制的唯一输入,提出基于最佳滑移率的路面自适应ABS控制,仿真结果显示控制方法简单可行。针对传统BP算法的缺陷,给BP神经网络增加输入延时并采用粒子群算法优化BP网络的初始权值,提出了基于路面插值的BP网络车速估计算法,根据实时辨识的路面附着系数,对两个不同路面下网络的输出进行插值获取估计车速,验证不同路面和初始车速共25种工况下的车速估计绝对误差小于1.5m/s,相对误差小于5%。
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关 键 词: | 纵向车速估计 路面自适应ABS控制 BP神经网络 粒子群算法 |
Adaptive Interpolated BP Neural Network Approach to Vehicle Velocity Estimation for ABS |
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Abstract: | |
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Keywords: | longitudinal velocity estimation adaptive road ABS control BP neural network particle swarm optimization |
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