RBF网络与自适应卡尔曼滤波在汽车侧偏角估计中的应用比较

本文主要探讨了RBF（径向基函数）网络在汽车侧偏角估计中的应用，特别是在at89c2051单片机的晶闸管触发电路设计背景下。RBF网络是一种特殊的神经网络架构，它在隐层和输出层之间构建了一个非线性和线性映射的过程。隐层通过径向基函数处理输入数据，实现从横摆角速度和侧向加速度等非线性特征到侧偏角的映射。这种网络结构的优势在于它能够高效地逼近任意非线性函数，且设计过程相对快速，无需长时间的训练。 文章将侧偏角视为横摆角速度和侧向加速度的时间序列转换，并利用均匀设计方案优化训练样本的选择，以提高模型的准确性。作者采用RBF神经网络来建立这三者之间的复杂关系，其表达式为Y = ∑ W * R( )，其中W是权重向量，R()是径向基函数，k表示隐层神经元的数量。这种方法的目标是通过学习得到的最佳权重参数，实现对侧偏角的准确预测。 同时，文中还引入了一种改进的自适应卡尔曼滤波算法，它被用来处理相同的道路输入下侧偏角的估计问题。相比于RBF神经网络，自适应卡尔曼滤波算法通常用于实时的系统状态估计，它在估计侧偏角时也表现出了其性能。通过实际车辆试验对比，RBF神经网络方法的估计误差表现更优，均值和标准差分别为0.046333和0.057822，而自适应卡尔曼滤波方法的误差分别为0.062745和0.089241。 本文的研究工作为汽车稳定性控制系统中侧偏角的精确估计提供了理论支持和技术路线，展示了RBF网络在该领域的潜力和实用价值。此外，文章还强调了实际应用中的数据预处理和算法选择对于提升侧偏角估计性能的重要性。通过这种方法，研究人员可以更好地理解汽车动态行为，从而优化车辆控制策略，提高行驶稳定性和安全性。