基于整车动力学响应及BP神经网络的纯纵滑轮胎模型辨识

江会华; 祝栎严; 王爱春; 刘卫东; 时乐泉; 吴晓建

doi:10.13764/j.cnki.ncdg.20241218.001

南昌大学学报（工科版） ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (04) : 513 -523+530. DOI: 10.13764/j.cnki.ncdg.20241218.001

基于整车动力学响应及BP神经网络的纯纵滑轮胎模型辨识

江会华, 祝栎严, 王爱春, 刘卫东, 时乐泉, 吴晓建

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摘要

目前轮胎模型的辨识主要基于滑移率-纵向力或侧偏角-侧向力等已知数据的非线性拟合，这些数据需用专用台架或轮胎六分力仪测量获得，高昂成本限制了此类方法的应用，故提出基于车载传感器和整车动力学响应的纯纵滑轮胎模型离线辨识方法，以低成本获取准确轮胎模型。在Carsim中构建与待辨识轮胎所在车辆相匹配的虚拟车辆动力学模型（对轮胎模型无匹配要求），仿真计算虚拟车辆在配备不同轮胎模型参数时的整车动力学响应，为BP神经网络提供训练样本，形成“不同轮胎模型参数-整车动力学响应”映射关系；采集装配了待辨识轮胎的车辆在制动工况下的状态响应，通过已训练的BP神经网络模型离线辨识轮胎模型参数；在Simulink-Carsim联合仿真环境下，Gim和UniTire轮胎模型的辨识结果验证了所提方法可准确辨识。