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作者：史彪飞;王磊;梁海强;李荣利;梁超;
单位：清华大学;北京汽车研究总院有限公司;
摘要：电子液压制动（EHB）系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要，基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验，并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后，以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络，并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后，利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明，所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。
关键词：电子液压制动;;主缸液压力估计;;位移压力模型;;BP神经网络
基金资助：山东省重点研发计划（2023CXGC010214）
