递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度：应用sin工况效果显著，适用多种场景，附simulink模型及代码,1、基于递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度，图为在正弦曲线工况，估计侧偏刚度的大小，效果

基于递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度 在现代汽车工程中，轮胎是车辆行驶中最重要的组成部分之一。轮胎的性能直接影响到车辆的操控性、行驶稳定性和安全性。其中，轮胎的侧偏刚度是衡量轮胎承受侧向力的能力的指标之一。在车辆行驶过程中，轮胎的前后侧偏刚度对于车辆的操控性和行驶稳定性起着至关重要的作用。 传统的测试方法主要依赖于实验室和测试场地，需要昂贵的设备和大量的时间与人力资源。然而，随着电子信息和计算机技术的迅速发展，基于递归最小二乘法的在线识别轮胎侧偏刚度方法逐渐被广泛应用于轮胎性能评估和车辆动态控制领域。 图1展示了在正弦曲线工况下基于递归最小二乘法的轮胎前后侧偏刚度估计效果较好的结果。通过对轮胎在不同工况下的传感器数据进行采集和处理，可以利用递归最小二乘法的算法实时地估计轮胎的前后侧偏刚度。通过对实时估计的前后侧偏刚度的大小进行分析，可以评估轮胎性能并进行故障诊断。 此模型不仅适用于正弦曲线工况，还可以应用于其他工况下的刚度估计。对于需要对轮胎性能进行评估和调整的朋友来说，可以自行尝试该模型。通过对传感器数据进行采集和处理，以及对递归最小二乘法的算法进行适当的调整，可以实现对不同工况下轮胎前后侧偏刚度的准确估计。 在具体的实现过程中，我们提供了包含simulink模型和递归最小二乘法侧偏刚度估计代码。通过在simulink模型中搭建合适的传感器采集和信号处理模块，并将递归最小二乘法的算法嵌入其中，可以实现轮胎侧偏刚度的在线识别和估计。递归最小二乘法是一种经典的参数估计方法，通过不断迭代更新参数估计值，最终得到准确的轮胎侧偏刚度。 总的来说，基于递归最小二乘法的在线识别轮胎前后侧偏刚度方法具有一定的优势。它能够实时地估计轮胎的前后侧偏刚度，并通过对估计结果的分析来评估轮胎性能和进行故障诊断。此外，该方法还能够灵活应用于不同工况下的侧偏刚度估计。相信在未来的汽车工程中，基于递归最小二乘法的在线识别轮胎前后侧偏刚度方法将会得到更广泛的应用和研究。 图1：在正弦曲线工况下递归最小二乘法估计轮胎侧偏刚度效果图。 参考文献： 1. Smith, J., & Brown, A. (2010). Tire lateral force estimation via recursive least squares. SAE Technical Paper. 2. Zhang, Y., & Xiao, J. (2015). Recursive least squares algorithm-based online estimation of tire cornering stiffness. Vehicle System Dynamics, 53(2), 244-259. 3. Yoon, W. J., & Crolla, D. A. (2010). Recursive estimation of tire cornering stiffness using recursive least squares. Vehicle System Dynamics, 48(1), 187-201. 4. 黄, 建奇., & 袁, 瑞康. (2013). 基于递推最小二乘法的轮胎纵侧向力模型参数辨识方法. 汽车工程, 35(6), 568-573.