Resumen

La modelización del comportamiento de los vehículos basada en el método de identificación ha recibido una renovada atención en los últimos años. Para mejorar el modelo lineal de identificación de vehículos invariante en el tiempo, se propone una estructura de modelo de vehículo identificable más general, en la que se tienen en cuenta las características variables en el tiempo de la velocidad del vehículo y la rigidez en las curvas. Para identificar el modelo de vehículo lineal variable en el tiempo propuesto, se introduce un método bien establecido basado en datos, denominado versión optimizada recursiva de la identificación de subespacios basada en predictores. Antes de la identificación del modelo de vehículo, se estudian las influencias de cuatro parámetros en el algoritmo de subespacio basándose en la prueba de carretera de entrada de impulsos. A continuación, se elige un conjunto de parámetros óptimos prácticos y se utilizan para la identificación del modelo de vehículo. Mediante una serie de pruebas en carretera estándar con diferentes maniobras, se puede identificar en tiempo real el modelo de vehículo lineal variable en el tiempo. Se demuestra por comparación que las salidas predichas del modelo de vehículo propuesto están mucho más cerca de las salidas reales del vehículo y el modelo tiene un rango de aplicación más amplio.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Modelización; comportamiento del vehículo; método de identificación; lineal invariante en el tiempo; características variables en el tiempo; velocidad del vehículo; rigidez en las curvas; método basado en datos; versión optimizada recursiva; identificación subespacial basada en predictores; parámetros; prueba en carretera con entrada de impulsos; parámetros óptimos; pruebas en carretera estándar; tiempo real; resultados previstos; mayor ámbito de aplicación.
• Keywords:Modeling; vehicle behavior; identification method; linear time-invariant; time-varying characteristics; vehicle speed; cornering stiffness; data-driven method; recursive optimized version; predictor-based subspace identification; parameters; pulse input road test; optimal parameters; standard road tests; real-time; predicted outputs; wider range of application.