CN113378408A - 一种电控悬架整车耦合的最优控制方法 - Google Patents

一种电控悬架整车耦合的最优控制方法 Download PDF

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CN113378408A CN202110743615.3A CN202110743615A CN113378408A CN 113378408 A CN113378408 A CN 113378408A CN 202110743615 A CN202110743615 A CN 202110743615A CN 113378408 A CN113378408 A CN 113378408A
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Abstract

本发明公开了一种电控悬架整车耦合最优控制方法，是基于耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型，并应用在包含信息收集机构的电控悬架中，包括：(1)布置信号收集机构，(2)利用整车横向模型获得横向加速度，(3)收集纵向加速度，(4)搭建耦合俯仰和侧倾的整车悬架模型，(5)建立整车耦合模型的状态方程和输出方程，(6)执行整合耦合控制方法。本发明能够实现对整车垂向、横向、纵向模型的耦合和基于整车耦合模型的最优悬架参数匹配，从而有效改善车辆姿态和行驶平顺性。

Description

一种电控悬架整车耦合的最优控制方法
技术领域
本发明设计车辆底盘悬架控制领域，具体涉及到一种耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型搭建方法及其最优控制策略。
背景技术
悬架系统是汽车中连接车身和车轮的一个重要结构组成，其主要作用是对路面产生的冲击载荷进行缓冲和衰减，以抑制车轮的跳动和降低车身的不规则振动，改善和提高车辆的行驶平顺性和乘坐舒适性。
整车悬架系统是由四个悬架系统和其耦合关联而成，汽车的平顺性、操纵性和稳定性都和悬架系统有关。路面的激励通过轮胎和悬架传递到车身，悬架来减弱路面的振动激励来减小车身的振动；同时，车辆在转弯时所产生的侧倾特性和加速制动产生的俯仰特性，通过悬架传递到车轮，车辆的稳定控制系统通过控制制动力和转向来控制车身稳定性。
在汽车的研发和设计过程中，为了更准确的对车辆状态进行预测和控制，根据悬架、轮胎、转向系统和制动系统的结合，已经建立出许多不同的车辆模型。然而，所建立的模型是有局限性的，不能完整准确的描述车辆在不同情况下的状态。与此同时，相对应建立的控制算法也只能单独针对某一系统进行控制，没有将各个系统之间的内在联系考虑在内，很大程度上影响了期望得到的结果。
发明内容
本发明是为了解决上述现有模型存在的不足之处，提出一种电控悬架整车耦合的最优控制方法，以期通过单一耦合模型来实现对车辆垂向、横向、纵向运动控制和最优悬架参数匹配，从而能有效改善车辆行驶的姿态和平顺性。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种电控悬架整车耦合的最优控制方法的特点按如下步骤进行：
步骤1：布置信号收集机构；
所需信号收集机构包括：转角传感器、车速传感器、纵向加速度传感器；
所述转角传感器安装在方向盘下方的方向柱内，用于收集前轮转角信号；
所述车速传感器安装在变速箱输出轴的一侧，用于收集实时的汽车车速；
所述纵向加速度传感器安装在汽车重心的前端，用于收集车辆行驶时的纵向加速度；
步骤2：利用整车横向模型获得横向加速度；
步骤2.1：设定当前时刻为t并初始化，获取信号收集机构所采集的数据，包括：当前时刻t整车的前轮转角δ(t)、车速v(t)和俯仰运动的纵向加速度ax(t)；
步骤2.2：根据当前时刻t整车的前轮转角δ(t)和车速v(t)，利用整车横向模型计算整车质心的侧偏角速度
Figure BDA0003143581000000021
和横摆角速度
Figure BDA0003143581000000022
步骤2.3：利用式(1)计算当前时刻t整车侧倾运动的横向加速度ay(t)；
Figure BDA0003143581000000023
步骤3：搭建耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型，即整车耦合模型；
步骤3.1：所述整车耦合模型的参数包括：质心至前轴的距离a，质心至后轴的距离b，前轮距的一半距离c，后轮距的一半距离d，簧载质心距侧倾中心的距离hx，簧载质心距俯仰中心距离hy，簧载质量x轴转动惯量Jx，簧载质量y轴转动惯量Jy，第i个悬架刚度ksi，第i个悬架阻尼csi，第i个轮胎对应轮胎刚度kti，当i＝1时，对应左前车轮，当i＝2时，对应右前车轮，当i＝3时，对应左后车轮，当时，i＝4对应右后车轮；
步骤3.2：利用式(2)分别计算得到第i个悬架力Fsi和第i个轮胎力Fti，并取第i个悬架力Fsi在悬架拉伸方向为正方向，第i个轮胎力Fti在轮胎拉伸方向为正方向；
Figure BDA0003143581000000024
式(2)中，zsi、
Figure BDA0003143581000000025
为第i个悬架簧载质量的位移、速度和加速度，zti、
Figure BDA0003143581000000026
为第i个悬架非簧载质量的位移、速度和加速度，zri为第i个车轮对应的路面输入位移，ui为第i个电控执行器的输出力；
步骤3.3：利用式(3)-式(6)搭建整车耦合模型；
利用式(3)建立车身耦合侧倾运动方程；
Figure BDA0003143581000000027
利用式(4)建立车身耦合俯仰运动方程；
Figure BDA0003143581000000028
利用式(5)建立车身垂向运动方程；
Figure BDA0003143581000000031
利用式(6)建立四个轮胎非簧载垂向运动方程；
Figure BDA0003143581000000032
式(3)-式(6)中，
Figure BDA0003143581000000033
为整车的俯仰角加速度，
Figure BDA0003143581000000034
为整车的侧倾角加速度，
Figure BDA0003143581000000035
为整车簧载质量的加速度；
步骤4：建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
步骤4.1：令电控执行器的输出力矩阵U＝[u1 u2 u3 u4]T，路面输入位移矩阵Wr＝[zr1 zr2 zr3 zr4]T，横向输入矩阵Wy＝ay，纵向输入矩阵Wx＝ax，综合输入矩阵W＝[Wr Wx Wy]T；
步骤4.2：设置整车耦合模型的状态变量为：
Figure BDA0003143581000000036
其中，θ、
Figure BDA0003143581000000037
分别为整车的俯仰角、俯仰角速度；
Figure BDA0003143581000000038
分别为整车的侧倾角、侧倾角速度；Z、
Figure BDA0003143581000000039
分别为整车簧载质量位移、速度；
步骤4.3：将综合输入矩阵W输入整车耦合模型中，从而得到输出变量：
Figure BDA00031435810000000310
步骤4.4：利用式(7)建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
Figure BDA00031435810000000311
式(7)中，A、B、C、D、H、L为六个参数矩阵；
步骤5：设计整车耦合的最优控制策略；
步骤5.1：利用式(8)得到整车耦合系统的代价函数J；
Figure BDA00031435810000000312
式(8)中，Uq表示控制参数矩阵，且
Figure BDA00031435810000000313
Hq表示量化参数矩阵，且
Figure BDA0003143581000000041
f表示状态参数矩阵，且f＝[2(CX)TQD+2(LW)TQD 0]；其中，ε为松弛因子，ρ为松弛因子的权重系数；Q表示以输出变量为指标的权重矩阵；
步骤5.2：通过当前时刻t下电控执行器所能输出的最小力umin(t)与最大力umax(t)对代价函数J进行约束限制，并利用QP算法对代价函数J进行求解控制，从而得到当前时刻t的最优控制输出uoptimal(t)并提供给电控执行器作为当前时刻t下的主动控制力。
与已有技术相比，本发明有益效果体现在：
1、本发明将整车的垂向、横向、纵向模型耦合在一起，使得在保证车辆平顺性的同时，兼顾了车身的俯仰和侧倾特性，将大大减少了系统中不必要的冗余，提升了特定域控制器的计算效率和计算精度。
2、本发明提出的整车耦合最优控制算法，在代价函数中引入了松弛因子，并且通过对控制变量进行最大最小值限制，使得所求出的最优解为全局最优，不会出现局部最优或者无解问题，使得控制系统能够更加准确地提供当前电控悬架执行器所需的控制力，改善了车身姿态和平顺性。
3、本发明采用汽车原生自带的信号收集机构，从而不增加硬件成本，在原有整车模型基础上，同时实现对俯仰和侧倾的整车姿态进行控制，具有更好的使用效果和价值。
附图说明
图1为本发明耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型控制方法的原理图；
图2为本发明整车模型耦合原理图；
图3为现有技术中车辆横向动力学模型原理图；
图4为现有技术中整车垂向七自由度模型原理图；
图5为本发明整车耦合最优控制原理图。
具体实施方式
本实施例中，一种电控悬架整车耦合最优控制方法，如图1所示，是按如下步骤进行：
步骤1：布置信号收集机构；
所需信号收集机构包括：转角传感器、车速传感器、纵向加速度传感器；
转角传感器安装在方向盘下方的方向柱内，用于收集前轮转角信号；
车速传感器安装在变速箱输出轴旁边，用于收集实时的汽车车速；
纵向加速度传感器安装在汽车重心的前端，用于收集车辆行驶时的纵向加速度；
步骤2：建立整车横向模型；
步骤2.1：设定当前时刻为t并初始化，获取信号收集机构所采集的数据，包括：当前时刻t整车的前轮转角δ(t)、车速v(t)和俯仰运动的纵向加速度ax(t)；
步骤2.2：如图3所示，根据当前时刻t整车的前轮转角δ(t)和车速v(t)，利用如式(1)所示的整车横向模型计算整车质心的侧偏角速度
Figure BDA0003143581000000051
和横摆角速度
Figure BDA0003143581000000052
Figure BDA0003143581000000053
式(1)中，β为侧偏角，
Figure BDA0003143581000000054
为横摆角加速度，M0为整车质量，kf、kr分别为前轴与后轴的轮胎侧偏刚度，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，Jz为横摆转动惯量；
步骤2.3：利用式(2)计算当前时刻t整车侧倾运动的横向加速度ay(t)：
Figure BDA0003143581000000055
步骤3：搭建耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型，即整车耦合模型，模型搭建原理如图2所示；
步骤3.1：整车耦合模型的参数包括：质心至前轴的距离a，质心至后轴的距离b，前轮距的一半距离c，后轮距的一半距离d，簧载质心距侧倾中心的距离hx，簧载质心距俯仰中心距离hy，簧载质量x轴转动惯量Jx，簧载质量y轴转动惯量Jy，第i个悬架刚度ksi，第i个悬架阻尼csi，第i个轮胎对应轮胎刚度kti，当i＝1时，对应左前车轮，当i＝2时，对应右前车轮，当i＝3时，对应左后车轮，当时，i＝4对应右后车轮；
步骤3.2：利用式(3)计算得到四个不同车轮位置i的簧载质量的位移zsi和对应的速度
Figure BDA0003143581000000056
Figure BDA0003143581000000061
式(3)中，θ、
Figure BDA0003143581000000062
分别为俯仰角、俯仰角速度和俯仰角加速度，
Figure BDA0003143581000000063
分别为侧倾角、侧倾角速度和侧倾角加速度，Z、
Figure BDA0003143581000000064
分别为整车簧载质量位移、速度和加速度；
步骤3.3：利用式(4)分别计算得到第i个悬架力Fsi和第i个轮胎力Fti，并取悬架力Fsi在悬架拉伸方向为正方向，轮胎力Fti在轮胎拉伸方向为正方向；
Figure BDA0003143581000000065
式(4)中，zti、
Figure BDA0003143581000000066
为非簧载质量的位移、速度和加速度，zri为路面输入位移，ui为电磁执行器控制输出力；
步骤3.4：根据整车垂向模型，如图4所示，利用式(5)建立耦合侧倾运动的车身横向运动方程；
Figure BDA0003143581000000067
利用式(6)建立耦合俯仰运动的车身纵向运动方程；
Figure BDA0003143581000000068
利用式(7)建立车身垂向运动方程；
Figure BDA0003143581000000069
利用式(8)建立四个轮胎非簧载垂向运动方程；
Figure BDA00031435810000000610
将式(3)与式(4)代入式(5)-式(8)得到耦合俯仰和侧倾的整车悬架模型；
整车垂向运动方程如式(9)所示：
Figure BDA0003143581000000071
整车耦合俯仰的横向运动方程如式(10)所示：
Figure BDA0003143581000000072
整车耦合侧倾的纵向运动方程如式(11)所示：
Figure BDA0003143581000000073
四个非簧载质量垂向运动方程如式(12)所示：
Figure BDA0003143581000000074
步骤4：建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
步骤4.1：选择电控执行器输出U＝[u1 u2 u3 u4]T，路面输入位移矩阵Wr＝[zr1 zr2zr3 zr4]T，横向输入矩阵Wy＝ay，纵向输入矩阵Wx＝ax，综合输入矩阵W＝[Wr Wx Wy]T；
步骤4.2：设置整车耦合模型的状态变量为：
Figure BDA0003143581000000075
步骤4.3：将综合输入W作为整车耦合模型的输入，从而得到输出变量：
Figure BDA0003143581000000076
步骤4.4：利用式(13)建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
Figure BDA0003143581000000077
式(13)中，A、B、C、D、H、L为六个参数矩阵；
步骤5：搭建整车耦合最优控制策略，控制原理图见图5；
步骤5.1：建立整车耦合系统的代价函数；
利用式(14)计算系统的代价函数J”；
J”＝YTQY+ρε2 (14)
式(14)中，Q为系统指标的权重矩阵，ε为松弛因子，ρ为松弛因子权重系数；
步骤5.2：将式(13)带入系统代价函数方程中，得到式(15)：
Figure BDA0003143581000000081
由于W是外部输入，不可控；舍去与控制变量U的无关项，代价函数表示为式(16)：
J'＝(DU)TDU+2(CX)TQDU+2(LW)TQ(DU)+ρε2 (16)
步骤5.3：令控制参数矩阵
Figure BDA0003143581000000082
量化参数矩阵
Figure BDA0003143581000000083
状态参数矩阵f＝[2(CX)TQD+2(LW)TQD 0]；
利用式(17)得到整车耦合系统的代价函数J：
Figure BDA0003143581000000084
步骤5.4：计算当前时刻t下电控悬架执行器所能输出的最大力umax(t)和最小力umin(t)；
参数包括：umax,umin为当前阻状态下，电控执行器所能输出的最大力和最小力，对应的imax,imin为提供给电控悬架的最大驱动和最小驱动。
在t时刻电控悬架执行器的非线性模型表示为式(18)：
Figure BDA0003143581000000085
式(18)中，u(t)为输出的非线性力，f为初始位移弹性力，c、k、ε分别表示阻尼系数、刚度系数和磁滞系数，且阻尼系数c与磁滞系数ε与驱动关系为：
c＝c1I(t)2+c2I(t)+c3 (19)
ε＝ε1I(t)2+ε2I(t)+ε3 (20)
式(19)和式(20)中，c1、c2、c3均为阻尼系数c的拟合参数，ε1、ε2、ε3为磁滞系数ε的拟合参数；
此时，t时刻的执行器主动输出力umax、umin由式(18-20)得到；
步骤5.5：利用QP算法对式(17)的代价函数进行求解控制，通过控制变量的最大、最小值umin(t)、umax(t)对代价函数进行约束限制，可得到当前时刻t的最优控制输出uoptimal(t)，在MATLAB中用quadprog函数进行得到；
Uq＝quadprog(Hq,f,umin,umax)
电控悬架执行器输出当前时刻t下的主动控制力uoptimal(t)。

Claims (1)

1.一种电控悬架整车耦合的最优控制方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1：布置信号收集机构；
所需信号收集机构包括：转角传感器、车速传感器、纵向加速度传感器；
所述转角传感器安装在方向盘下方的方向柱内，用于收集前轮转角信号；
所述车速传感器安装在变速箱输出轴的一侧，用于收集实时的汽车车速；
所述纵向加速度传感器安装在汽车重心的前端，用于收集车辆行驶时的纵向加速度；
步骤2：利用整车横向模型获得横向加速度；
步骤2.1：设定当前时刻为t并初始化，获取信号收集机构所采集的数据，包括：当前时刻t整车的前轮转角δ(t)、车速v(t)和俯仰运动的纵向加速度ax(t)；
步骤2.2：根据当前时刻t整车的前轮转角δ(t)和车速v(t)，利用整车横向模型计算整车质心的侧偏角速度
Figure FDA0003143580990000011
和横摆角速度
Figure FDA0003143580990000012
步骤2.3：利用式(1)计算当前时刻t整车侧倾运动的横向加速度ay(t)；
Figure FDA0003143580990000013
步骤3：搭建耦合俯仰和侧倾运动的整车悬架模型，即整车耦合模型；
步骤3.1：所述整车耦合模型的参数包括：质心至前轴的距离a，质心至后轴的距离b，前轮距的一半距离c，后轮距的一半距离d，簧载质心距侧倾中心的距离hx，簧载质心距俯仰中心距离hy，簧载质量x轴转动惯量Jx，簧载质量y轴转动惯量Jy，第i个悬架刚度ksi，第i个悬架阻尼csi，第i个轮胎对应轮胎刚度kti，当i＝1时，对应左前车轮，当i＝2时，对应右前车轮，当i＝3时，对应左后车轮，当时，i＝4对应右后车轮；
步骤3.2：利用式(2)分别计算得到第i个悬架力Fsi和第i个轮胎力Fti，并取第i个悬架力Fsi在悬架拉伸方向为正方向，第i个轮胎力Fti在轮胎拉伸方向为正方向；
Figure FDA0003143580990000014
式(2)中，zsi、
Figure FDA0003143580990000015
为第i个悬架簧载质量的位移、速度和加速度，zti、
Figure FDA0003143580990000016
为第i个悬架非簧载质量的位移、速度和加速度，zri为第i个车轮对应的路面输入位移，ui为第i个电控执行器的输出力；
步骤3.3：利用式(3)-式(6)搭建整车耦合模型；
利用式(3)建立车身耦合侧倾运动方程；
Figure FDA0003143580990000021
利用式(4)建立车身耦合俯仰运动方程；
Figure FDA0003143580990000022
利用式(5)建立车身垂向运动方程；
Figure FDA0003143580990000023
利用式(6)建立四个轮胎非簧载垂向运动方程；
Figure FDA0003143580990000024
式(3)-式(6)中，
Figure FDA0003143580990000025
为整车的俯仰角加速度，
Figure FDA0003143580990000026
为整车的侧倾角加速度，
Figure FDA0003143580990000027
为整车簧载质量的加速度；
步骤4：建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
步骤4.1：令电控执行器的输出力矩阵U＝[u1 u2 u3 u4]T，路面输入位移矩阵Wr＝[zr1zr2 zr3 zr4]T，横向输入矩阵Wy＝ay，纵向输入矩阵Wx＝ax，综合输入矩阵W＝[Wr Wx Wy]T；
步骤4.2：设置整车耦合模型的状态变量为：
Figure FDA0003143580990000028
其中，θ、
Figure FDA0003143580990000029
分别为整车的俯仰角、俯仰角速度；
Figure FDA00031435809900000210
分别为整车的侧倾角、侧倾角速度；Z、
Figure FDA00031435809900000211
分别为整车簧载质量位移、速度；
步骤4.3：将综合输入矩阵W输入整车耦合模型中，从而得到输出变量：
Figure FDA00031435809900000212
步骤4.4：利用式(7)建立整车耦合模型的状态方程和输出方程；
Figure FDA00031435809900000213
式(7)中，A、B、C、D、H、L为六个参数矩阵；
步骤5：设计整车耦合的最优控制策略；
步骤5.1：利用式(8)得到整车耦合系统的代价函数J；
Figure FDA0003143580990000031
式(8)中，Uq表示控制参数矩阵，且
Figure FDA0003143580990000032
Hq表示量化参数矩阵，且
Figure FDA0003143580990000033
f表示状态参数矩阵，且f＝[2(CX)TQD+2(LW)TQD 0]；其中，ε为松弛因子，ρ为松弛因子的权重系数；Q表示以输出变量为指标的权重矩阵；
步骤5.2：通过当前时刻t下电控执行器所能输出的最小力umin(t)与最大力umax(t)对代价函数J进行约束限制，并利用QP算法对代价函数J进行求解控制，从而得到当前时刻t的最优控制输出uoptimal(t)并提供给电控执行器作为当前时刻t下的主动控制力。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114186362A (zh) * 2021-11-30 2022-03-15 重庆大学 一种基于运营列车振动响应预测轨道不平顺及其传感器优化配置的分析方法
CN114516251A (zh) * 2022-02-17 2022-05-20 上海新纪元机器人有限公司 一种车辆动力学参数辨识方法、系统、车辆及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060264151A1 (en) * 2005-04-07 2006-11-23 Traxxas Vehicle suspension for a model vehicle
EP1844962A1 (fr) * 2006-04-14 2007-10-17 Peugeot Citroen Automobiles SA Procédé de commande de suspension pour véhicule automobile et système intégrant le procédé de commande
CN101916113A (zh) * 2010-07-23 2010-12-15 江苏大学 一种基于主动悬架评价指标的车身姿态解耦控制方法
CN102267460A (zh) * 2011-05-26 2011-12-07 上海理工大学 一种基于轮胎垂向载荷分配的车辆稳定性控制方法
CN109204317A (zh) * 2018-07-24 2019-01-15 吉林大学 轮毂驱动电动汽车纵、横和垂向力集成控制优化方法
CN109976159A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 台州学院 基于安全可控域的智能车辆横向控制方法
CN110712491A (zh) * 2019-10-16 2020-01-21 湖南大学 一种用于车辆模态解耦的分层控制方法、系统及介质
CN112948979A (zh) * 2021-03-30 2021-06-11 合肥工业大学 汽车电控阻尼悬架系统冲击工况最优宾汉数控制方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060264151A1 (en) * 2005-04-07 2006-11-23 Traxxas Vehicle suspension for a model vehicle
EP1844962A1 (fr) * 2006-04-14 2007-10-17 Peugeot Citroen Automobiles SA Procédé de commande de suspension pour véhicule automobile et système intégrant le procédé de commande
CN101916113A (zh) * 2010-07-23 2010-12-15 江苏大学 一种基于主动悬架评价指标的车身姿态解耦控制方法
CN102267460A (zh) * 2011-05-26 2011-12-07 上海理工大学 一种基于轮胎垂向载荷分配的车辆稳定性控制方法
CN109204317A (zh) * 2018-07-24 2019-01-15 吉林大学 轮毂驱动电动汽车纵、横和垂向力集成控制优化方法
CN109976159A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 台州学院 基于安全可控域的智能车辆横向控制方法
CN110712491A (zh) * 2019-10-16 2020-01-21 湖南大学 一种用于车辆模态解耦的分层控制方法、系统及介质
CN112948979A (zh) * 2021-03-30 2021-06-11 合肥工业大学 汽车电控阻尼悬架系统冲击工况最优宾汉数控制方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FAN JUNYAO 等: "Vibration control for vehicle active suspension based on ANFIS method", 《2017 36TH CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC)》 *
潘盛辉 等: "基于LMI的汽车横摆稳定与侧翻预防最优控制策略", 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 *
郑玲 等: "基于磁流变阻尼器的汽车半主动悬架和电动助力转向系统协调控制", 《振动工程学报》 *
郑睿 等: "某重型越野车平顺性和操纵稳定性协同优化", 《农业装备与车辆工程》 *
陈无畏 等: "基于状态识别的整车操纵性和平顺性的协调控制", 《机械工程学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114186362A (zh) * 2021-11-30 2022-03-15 重庆大学 一种基于运营列车振动响应预测轨道不平顺及其传感器优化配置的分析方法
CN114516251A (zh) * 2022-02-17 2022-05-20 上海新纪元机器人有限公司 一种车辆动力学参数辨识方法、系统、车辆及存储介质

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