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J-GLOBAL ID：202202277090259069   整理番号：22A1057333

ロール速度による過渡動力学による車両ロールセンター推定【JST・京大機械翻訳】

Vehicle roll centre estimation with transient dynamics via roll rate

著者 (5件)： Zhang Xinjie (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China) ,  Yan Yipeng (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China) ,  Guo Konghui (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China) ,  Yang Yi (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China) ,  He Guanjie (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China)
資料名： Vehicle System Dynamics  (Vehicle System Dynamics)
巻： 60  号： 2  ページ： 699-717  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0580A  ISSN： 0042-3114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロール中心(RC)は,サスペンション形状構成またはサスペンション運動学およびコンプライアンス(K&C)試験を通して得られる,車両横方向力学および制御のためのコアパラメータである。しかし,これらの方法論は実験室試験に使用され,低い横方向加速に適している。言い換えれば,車両が道路上で走行している間,RCは直接測定するのが難しい。本論文では,適応スライディングモードオブザーバ(ASMO)とロール速度のみの拡張Kalmanフィルタ(EKF)を含むオンラインRC推定方法論を,車両過渡動力学を考慮して提案した。これらのアルゴリズムの性能を評価し,車両動力学研究による外乱オブザーバアルゴリズム(RLSDA)による再帰的最小二乗と比較した。シミュレーション結果は,3つのロール信号を有するRLSDAと比較して,提案したASMOとEKFは,ロール速度だけで,過渡状態と定常状態ケースの両方に対して,RCを成功裏に推定することができ,オンライン車両RC推定に適用できることを示した。詳細に,提案したASMOを定常状態ケースに対して推奨し,提案したEKFを過渡ケースに対して推奨した。さらに,静的RCを推定初期値として推奨し,推定を改善した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  運動学 ,  過渡現象 ,  *懸濁液 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  自動車 ,  道路 ,  動力学 ,  コンプライアンス ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  外乱オブザーバ ,  スライディングモードオブザーバ ,  オンライン ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロールセンターの推定 ,  適応スライディングモードオブザーバ(ASMO) ,  拡張Kalmanフィルタ(EKF) ,  自動車ロールの動力学 ,  自動車の過渡動力学

分類 (1件)： 走行性能  (QG02020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロール速度 ,  動力学 ,  ロール ,  センター ,  推定