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    188宝金博页面版: 车辆激励载荷的识别算法研究

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    内容提示： 车辆激励载荷的识别算法研究 刘绍波，宋雪刚 (重庆工商职业学院汽智能制造与汽车学院，重庆，401520) 摘 要：车辆在行驶过程中，由于路面不平产生的激励载荷造成的振动不但影响乘坐的舒适性和行驶的平顺性，还可导致车辆悬架的疲劳损伤以及制约附着性能，从而造成一定程度的安全隐患。通过力传感器测量激励载荷面临着传感器昂贵和安装困难的难题，大多情况下通过系统的响应信息来估计激励载荷。为了实时估计载荷并且抑制噪声对识别结果的影响，本文提出了基于容积卡尔曼滤波器（CKF）和最小二乘算法的激励载荷识别算法。首先根据振动方程和测量原理建立系统状态方程和量...

    文档格式：DOCX | 页数：8 | 浏览次数：97 | 上传日期：2020-02-21 13:01:33 | 文档星级：
    车辆激励载荷的识别算法研究 刘绍波，宋雪刚 (重庆工商职业学院汽智能制造与汽车学院，重庆，401520) 摘 要：车辆在行驶过程中，由于路面不平产生的激励载荷造成的振动不但影响乘坐的舒适性和行驶的平顺性，还可导致车辆悬架的疲劳损伤以及制约附着性能，从而造成一定程度的安全隐患。通过力传感器测量激励载荷面临着传感器昂贵和安装困难的难题，大多情况下通过系统的响应信息来估计激励载荷。为了实时估计载荷并且抑制噪声对识别结果的影响，本文提出了基于容积卡尔曼滤波器（CKF）和最小二乘算法的激励载荷识别算法。首先根据振动方程和测量原理建立系统状态方程和量测方程，进而用龙格库塔法将连续系统离散化得到非线性离散方程，之后用容积卡尔曼滤波器滤波并利用最小二乘法识别载荷。论文采用受已知特性的白噪声影响下的五自由度非线性车辆振动系统作为仿真对象，以受不同噪声影响下的位移和速度响应作为观测值，依次识别正弦，方波，锯齿波和混合波形的激励载荷。仿真结果表明本文提出的载荷识别算法能够很好的抑制高斯白噪声，具有良好的稳定性能。 关键词：激励载荷识别；五自由度非线性车辆系统；容积卡尔曼滤波器；最小二乘算法 中图分类号：TH113;O32 文献标识码：A Research on Recognition Algorithm of Vehicle Excitation Load Liu Shaobo, Song Xuegang （Chongqing Institute of steam intelligent manufacturing and automobile, Career Academy, Chongqing,401520, China） Abstract:The vibration of a vehicle is most governed by the forces generated of the road roughness, which can affect ride comfort of vehicle and cause fatigue damage of the vehicle suspension. So knowledge of these forces is very important for vehicle control systems to enhance vehicle stability and safety. Forces are hard measured directly because forces transducers are very expensive and not easy to be installed, therefore an alternative method by using displacement and speed was proposed. During the process of the estimation, noises affects the identification accuracy, and maybe cause divergence. The cubature Kalman filter (CKF) has good performance in terms of estimation accuracy, numerical stability and computational costs. So this paper presented a new methodology based on CKF and a recursive least-squares algorithm for estimating wheel-ground contact forces. The state equations and measurement equations were established according to the second order vibration system, and RK4 was employed to discretize the continuous-time equations. The CKF was used to calculate the residual innovation sequences and the residual innovation sequences were used to calculate the vertical forces. To verify the effectiveness of the identification method,numerical simulations of the five degrees of freedom vehicle vibration system subjected to white noises and four types of forces were employed. The estimation process was applied and compared to real forces. Simulation results validate and prove the feasibility of this approach. Key words:load identification; five degrees of freedom vehicle vibration system; cubature Kalman filter; recursive least-squares algorithm ? 作者简介：刘绍波（1986.09—），男，重庆大足，汉，学士，助理实验师，研究方向：汽车检测与维修技术。宋雪刚（1989.10—），男，博士，副教授，主要从事机械振动和算法研究。 联系地址：5 号 邮编：401520 手机号： 邮箱：

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