基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识

doi:10.3969/j.issn.1674-0696.2019.08.21

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (08): 124-128.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2019.08.21

• 载运工具与机电工程 • 上一篇

基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识

李伟，王洪民，唐峥

(重庆交通大学机电与车辆工程学院，重庆 400074)

收稿日期:2018-04-10 修回日期:2018-07-04 出版日期:2019-08-01 发布日期:2019-08-01
作者简介:李伟(1965—)，男，重庆人，教授，博士，主要从事车辆系统动力学和汽车电子控制技术等方面的研究。通信作者：王洪民(1990—)，男，吉林榆树人，硕士，主要从事汽车系统动力学与控制等方面的研究。E-mail: 1084010379@qq.com。

Parameter Identification of Steering System Based on Recursive Least Square Method

LI Wei,WANG Hongmin,TANG Zheng

(School of Mechanotronics and Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, P.R.China)

Received:2018-04-10 Revised:2018-07-04 Online:2019-08-01 Published:2019-08-01

摘要/Abstract

摘要： 转向系统是汽车的重要安全系统之一，其数学模型设计的好坏直接影响着它的性能和寿命，传统的设计方法求得的转向系统参数精度达不到要求，而且不能实时观测待估参数的变化。首先使用MATLAB软件验证了递推最小二乘法在参数识别中的优越性，然后对一未知转向系统进行了参数辨识，得到了等效转动惯量、等效阻尼系数及等效刚度等机械参数，并且对辨识的参数进行验证，验证结果满意。

关键词: 车辆工程 , 转向系统, 实时观测, 递推最小二乘法, 参数识别

Abstract: Steering system is one of the important safety systems of automobile; the design of its mathematical model directly affects its performance and longevity. The accuracy of the parameters of the steering system obtained by the traditional design method didnt meet the requirements, and the change of the parameter under evaluation couldnt be observed in real time. Firstly, Matlab software was used to verify the superiority of recursive least squares method in parameter identification. Then, the parameters of an unknown steering system were identified, and the mechanical parameters such as equivalent moment of inertia, equivalent damping coefficient and equivalent stiffness were obtained. Finally, the identified parameters were verified, and the verification results were satisfactory.

Key words: vehicle engineering, steering system, real-time observation, recursive least square (RLS) method, parameter identification

中图分类号:

U463.4

李伟，王洪民，唐峥. 基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2019, 38(08): 124-128.

LI Wei,WANG Hongmin,TANG Zheng. Parameter Identification of Steering System Based on Recursive Least Square Method[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2019, 38(08): 124-128.

参考文献

［1］ ZHENG Minyi,ZHANG Bangji,ZHANG Jie,et al.Physical parameter identification method based on modal analysis for two-axis on-road vehicles:theory and simulation［J
］.Chinese Journal of Mechanical Engineering,2016,29(4):756-764.
［2］ ZHAO L, HUANG J, LIU H, et al. Second-order sliding-mode observer with online parameter identification for sensorless induction motor drives［J］. IEEE
Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(10):5280-5289.
［3］ JIN Feng,YONG Linghe,RAN Bao. The method research of parameter-
identification of li-ion battery base on least square method［J］. Advanced Materials Research, 2012,1700(490)：265-273.
［4］董召强,徐秋霞,高瑾.基于最小二乘法和硬件在环平台的永磁同步电机参数辨识［J］.电机与控制应用,2017,44(6):57-62.
DONG Zhaoqiang, XU Qiuxia, GAO Jin. Permanent magnet synchr-onous motor parameter identification based on least square method and hardware-in-a-rail platform［J］.
Electric Machines and Control Application, 2017, 44(6):57-62.
［5］李洪宇,王群京,李国丽,等.基于扩展卡尔曼滤波器的电机参数辨识算法［J］.电气工程学报,2015,10(5):34-42.
LI Hongyu,WANG Qunjing,LI Guoli, et al.Modulation of motor parameter identification based on extend Kalman filter［J］.Journal of Electrical Engineering,2015,10
(5):34-42.
［6］项宇,刘春光,李嘉麒.基于卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识［J］.兵器装备工程学报,2016,37(10):147-151.
XIANG Yu,LIU Chunguang,LI Jiaqi.Lithiumion battery model parameter identification based on kalman filter［J］.Ordnance Equipment Engineering Journal,2016,37
(10):147-151.
［7］肖曦,许青松,王雅婷,等.基于遗传算法的内埋式永磁同步电机参数辨识方法［J］.电工技术学报,2014(3):22-26.
XIAO Xi,XU Qingsong,WANG Yating, et al. Method for parameter identification of embedded permanent magnet synchronous motor based on genetic algorithm
［J］.Transactions of China Electrotechnical Society,2014(3):22-26.
［8］宗长富,聂枝根,张化吉.商用车模型参数辨识方法［J］.吉林大学学报(工学版),2013,43(5):1171-1177.
ZONG Changfu,NIE Zhigen,ZHANG Huaji.Parameter identification method for commercial vehicle models［J］.Journal of Jilin University (Engineering and Technology
Edition),2013,43(5):1171-1177.
［9］李凌阳. 车辆悬架系统参数辨识、建模及耐久性分析优化［D］.武汉：华中科技大学,2013.
LI Lingyang.Parameter Identification, Modeling and Durability Analysis Optimization of Vehicle Suspension System［D］. Wuhan: Huazhong University of Science and
Technology, 2013.

[1]	辛亮1,2，杜子学1，杨震2，许舟洲2. 单轴转向架跨座式单轨车辆的主动控制研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 123-127.
[2]	张东东，宗子淳，冯金芝. 基于NSGA-Ⅱ算法的两挡AMT换挡规律多目标优化[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 128-135.
[3]	李胜永1，张智华1，王胜男2，王孟2. 面向交通工具金属材料的缺损识别算法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 136-144.
[4]	杜子学，邬浩鑫. 悬挂参数对直线电机跨座式单轨车辆气隙稳定性和运行平稳性影响[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 124-129.
[5]	邓明阳1,2，郭应时1. 电动汽车插补耦合无线充电技术的研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 130-135.
[6]	杜子学，马川翔. 车体铰接式跨座式单轨列车运行稳定性分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 122-128.
[7]	余曼,赵炜华,吴玲,李郁菡. 基于K-均值聚类和支持向量机的电动汽车行驶工况研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 129-139.
[8]	曹源文1，陈作1，赵江2，张晓强3，郑婷婷4. 多路况下轮式装载机行驶稳定性研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 140-146.
[9]	傅立磊. 基于随机激励响应的参数识别相关函数法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 70-75.
[10]	杜子学，邬浩鑫，杨震. 直线电机跨座式单轨车辆曲线通过能力分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 127-132.
[11]	邓涛1，李鑫2. 智能车辆横纵向运动综合控制方法研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 133-140.
[12]	李耀华，刘洋，宋伟萍，邵攀登，任田园. 基于行驶工况的零部件耐久性测试工况构建[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 141-146.
[13]	刘祯1,3，林鑫1,2，吴华伟1,3，叶从进1,3，耿向阳4. 基于STAR-CCM+的IGBT散热翅片结构设计研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 128-134.
[14]	李军，张俊，张世义. 基于ABP-EKF算法的锂电池SOC估计[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(03): 135-140.
[15]	郝刚1,2，金涛1. 基于隐马尔科夫模型的滚动轴承性能衰退评估[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(02): 123-128.

基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识

Parameter Identification of Steering System Based on Recursive Least Square Method

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics