神經(jīng)kalman算法 文章 進(jìn)入神經(jīng)kalman算法技術(shù)社區(qū)

基于神經(jīng)Kalman四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑策略研究

• 　　崔坤利 　?。ㄆ嫒鹦履茉雌嚰夹g(shù)有限公司，安徽 蕪湖 241002）　　摘要：針對(duì)傳統(tǒng)雙電機(jī)四驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車在不同附著系數(shù)路面驅(qū)動(dòng)防滑功能較弱問(wèn)題,提出基于神經(jīng)Kalman四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑策略。Kalman濾波算法剔除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)數(shù)據(jù)的干擾誤差，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值，獲得最優(yōu)識(shí)別滑轉(zhuǎn)率和控制策略，改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法能夠識(shí)別當(dāng)前路面最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率，并結(jié)合四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)速易于獲得，直接橫擺力矩有效控制的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)車輪力矩進(jìn)行最優(yōu)控制。仿真結(jié)果表明：神經(jīng)Kalman能夠較好識(shí)別當(dāng)前
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