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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种Q学习混合RBF神经网络的轮胎侧偏角计算方法、存储介质、设备及计算机程序产品，包括：收集不同转向工况下车辆动态参数、轮胎参数以及轮胎侧偏角，通过Dugoff轮胎逆模型获取轮胎侧偏角的第一分量；构建RBF神经网络，将收集的所有车辆动态参数和轮胎参数作为RBF神经网络的输入，通过强化学习算法训练RBF神经网络；将Q值最大的状态作为RBF神经网络的最优参数，并计算出最优参数下RBF神经网络的权重矩阵；实时采集车辆行驶过程中车辆动态参数，计算轮胎侧偏角的第一分量，并通过最优RBF神经网络预测出轮胎侧偏角的第二分量，将轮胎侧偏角的第一分量与轮胎侧偏角的第二分量之和作为轮胎侧偏角。
主权项：1.一种Q学习混合RBF神经网络的轮胎侧偏角计算方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤S1、根据Dugoff轮胎模型建立Dugoff轮胎逆模型；步骤S2、收集不同转向工况下的车辆动态参数、轮胎参数以及轮胎侧偏角，将车辆动态参数输入Dugoff轮胎逆模型中，获取不同轮胎侧偏角下轮胎侧偏角的第一分量；所述车辆动态参数包括：轮胎的期望纵向力、轮胎的期望侧向力、轮胎所在路面的附着系数、轮胎的垂直载荷，所述轮胎参数包括：轮胎的纵向刚度和轮胎的侧偏刚度；步骤S3、构建RBF神经网络，将收集的所有车辆动态参数和轮胎参数作为RBF神经网络的输入，将收集的轮胎侧偏角作为标签，通过强化学习算法训练RBF神经网络，直至回合训练结束，完成对RBF神经网络的训练；步骤S4、将Q值最大的状态作为RBF神经网络的最优参数，将收集的所有车辆动态参数和轮胎参数输入最优参数下的RBF神经网络中，计算出RBF神经网络的权重矩阵，获得在最优参数和对应权重矩阵下的最优RBF神经网络模型；步骤S5、实时采集车辆行驶过程中车辆动态参数和轮胎参数，将车辆动态参数通过Dugoff轮胎逆模型计算轮胎侧偏角的第一分量，并将车辆动态参数和轮胎参数输入最优RBF神经网络中预测出轮胎侧偏角的第二分量；步骤S6、将轮胎侧偏角的第一分量与轮胎侧偏角的第二分量之和作为轮胎侧偏角。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种Q学习混合RBF神经网络的轮胎侧偏角计算方法、存储介质、设备及计算机程序产品
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