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J-GLOBAL ID：202202288464983217   整理番号：22A0780564

ファジィ適応ロバスト曲率Kalmanフィルタを用いた横滑り角とタイヤコーナリング剛性の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Sideslip Angle and Tire Cornering Stiffness Using Fuzzy Adaptive Robust Cubature Kalman Filter

著者 (6件)： Wang Yan (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Geng Keke (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Xu Liwei (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Ren Yaping (School of Intelligent Systems Science and Engineering, Jinan University (Zhuhai Campus), Zhuhai, China) ,  Dong Haoxuan (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yin Guodong (School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 3  ページ： 1451-1462  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 横滑り角(SA)とタイヤコーナリング剛性(TCS)の正確な情報は,先進のシャーシ制御システムに不可欠である。しかし,SAとTCSは車内センサによって直接測定できない。したがって,有効な推定法によって,車内センサだけによるSAとTCSを推定するための最新の話題である。本論文では,SAとTCSを正確に推定するために,新しいファジィ適応ロバスト立体求積Kalmanフィルタ(FARCKF)を提案した。FLARCKFのモデルパラメータを再帰的最小二乗法を用いて動的に更新した。FARCKFにおけるプロセス雑音パラメータを動的に調整するために,Takagi GleasonSugenoファジィシステムを開発した。最後に,FARCKFの性能をシミュレーションと実験試験の両方を通して実証した。試験結果は,SAとTCSの推定精度が既存の方法のものより高いことを示した。特に,SAの推定精度は少なくとも48%以上改善されるが,TCSの推定量は参照値に近い。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 実験 ,  *剛性 ,  シャシ ,  精度 ,  曲率 ,  *Kalmanフィルタ ,  センサ ,  推定量 ,  曖昧さ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： RLS法 ,  推定精度 ,  モデルパラメータ ,  直接測定 ,  ファジィシステム ,  推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (10件)： ファジィ ,  適応 ,  ロバスト ,  曲率 ,  Kalmanフィルタ ,  横滑り角 ,  タイヤ ,  コーナリング ,  剛性 ,  推定