Công trình này cung cấp các thuật toán mới mạnh mẽ và được chuẩn hóa để ước tính tham số với các ứng dụng trong dự đoán lực kéo của xe và ước tính khối lượng. Với một hồ sơ lớn về dữ liệu thế giới thực từ các lần chạy thử nghiệm trên đường công cộng, các thuật toán đệ quy đã điều chỉnh các tham số xe chưa biết theo một biến thể rộng của các giả định thống kê cho hai mô hình hộp xám tuyến tính.

Abstract:

This work provides novel robust and regularized algorithms for parameter estimation with applications in vehicle tractive force prediction and mass estimation. Given a large record of real world data from test runs on public roads, recursive algorithms adjusted the unknown vehicle parameters under a broad variation of statistical assumptions for two linear gray-box models.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Rhode, Stephan
Thông tin nhan đề:	Robust and Regularized Algorithms for Vehicle Tractive Force Prediction and Mass Estimation
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ ô tô
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://www.ksp.kit.edu/site/books/m/10.5445/KSP/1000083492/
Mô tả vật lý:	244p.
Năm xuất bản:	2018