Finally, an adaptive control law fo

Finally, an adaptive control law for a modified skyhook,
formerly presented in [3], is employed. The adaptation law
uses an online Fourier transformation of the road signal
estimate ˆxg to determine the characteristic of the road profile
at the body and the wheel eigenfrequencies. On the basis
of its excitation intensity the road disturbance is classified
into various road conditions defined as ISO road classes, [4].
F∗≡Fd, rams is obtained from (3) by applying dsky=¯dsky(ˆxg)
and dc, p = ¯dc, p(ˆxg), where the adaptation logic schedules
optimal skyhook-groundhook gains ¯dsky(ˆxg) and ¯dc, p(ˆxg)
depending on the quality of the ground surface. The optimal
gains for the different road classes have been optimized based
on simulations. For good road conditions the objective is to
improve ride comfort while at rougher roads ride safety has
to be focussed. In this work the estimation of the road profile
is carried out by means of a Kalman filter.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในที่สุด การควบคุมแบบอะแดปทีฟพันธ skyhook แก้ไขเคยนำเสนอใน [3] เป็นลูกจ้าง ปรับกฎหมายใช้การแปลงฟูรีเยออนไลน์สัญญาณถนนประมาณ ˆxg เพื่อกำหนดลักษณะของโพถนนร่างกายและ eigenfrequencies ล้อ บนพื้นฐานจัดประเภทของความรุนแรงในการกระตุ้นของ รบกวนถนนในสภาพถนนต่าง ๆ ที่กำหนดให้เป็น ISO ถนนเรียน, [4]F∗≡Fd, rams ได้รับมาจาก (3) โดยใช้ dsky=¯dsky(ˆxg)และ dc, p = ¯dc, p(ˆxg) ที่ตรรกะการปรับกำหนดการสม skyhook-groundhook รับ ¯dsky(ˆxg) และ ¯dc, p(ˆxg)ขึ้นอยู่กับคุณภาพของผิวดิน ดีที่สุดกำไรจากการแตกต่างกันอยู่สอนได้ถูกปรับให้เหมาะสมตามในสถานการณ์จำลองนั้น สำหรับสภาพถนนดี วัตถุประสงค์คือปรับปรุงนั่งสบายในขณะที่ถนนหยาบ มีความปลอดภัยนั่งการจะ focussed ในการประเมินของโพถนนงานนี้จะดำเนินการโดยใช้ตัวกรอง Kalman

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในที่สุดกฎหมายควบคุมการปรับตัวสำหรับ skyhook
แก้ไขนำเสนอในสมัยก่อน[3] เป็นลูกจ้าง กฎหมายการปรับตัวใช้การแปลงฟูริเยร์ออนไลน์ของถนนสัญญาณประมาณการXG เพื่อตรวจสอบลักษณะของรายละเอียดถนนที่ร่างกายและความถี่ล้อ บนพื้นฐานของความเข้มของการกระตุ้นการรบกวนถนนถูกจัดลงในสภาพถนนต่างๆที่กำหนดไว้เป็นมาตรฐานISO เรียนถนน [4]. F * ≡Fdแกะจะได้รับจาก (3) โดยการใช้ dsky = ¯dsky (XG) และ dc, p = ซีพี (XG) ที่ตารางตรรกะการปรับตัวที่ดีที่สุดskyhook-groundhook กำไร¯dsky (XG) และ DC พี (XG) ขึ้นอยู่กับคุณภาพของพื้นผิวดิน อัตราส่วนกำไรจากการเรียนสำหรับถนนที่แตกต่างกันได้รับการปรับให้เหมาะสมตามในแบบจำลอง สำหรับสภาพถนนที่ดีวัตถุประสงค์ที่จะเพิ่มความสะดวกสบายในขณะนั่งที่ถนนขรุขระความปลอดภัยนั่งมีที่จะเพ่งความสนใจไป ในงานนี้ประมาณรายละเอียดถนนจะดำเนินการโดยวิธีการของตัวกรองคาลมาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในที่สุด การควบคุมกฎหมายเพื่อแก้ไขก่อนนำเสนอใน Skyhook
, [ 3 ] เป็นลูกจ้าง กฎหมายการใช้ฟูเรียร์แปลงออนไลน์

ประมาณถนนสัญญาณˆ XG เพื่อตรวจสอบลักษณะของถนนโปรไฟล์
ที่ร่างกายและล้อ eigenfrequencies . บนพื้นฐานของความเข้มของถนนและ

รบกวนจัดสภาพถนนเป็นถนนต่าง ๆเช่น ISO ชั้นเรียน [ 4 ] .
f ∗≡ FD ตัว แกะผู้ได้รับจาก ( 3 ) โดยใช้ Dsky = ¯ Dsky ( ˆ XG )
และ DC , p = ¯ DC , P ( ˆ XG ) ที่ปรับตารางตรรกะเหมาะสม groundhook กำไร¯ Dsky Skyhook
( ˆ XG ) และ¯ DC , P ( ˆ XG )
ขึ้นอยู่กับคุณภาพของผิวดิน กำไรที่เหมาะสมสำหรับการเรียนแตกต่างกันมี

เหมาะตามถนนในการจำลอง .สำหรับสภาพถนนดี โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงความสะดวกสบายในขณะที่ขรุขระ
ขี่ถนนความปลอดภัย Ride
จะเน้น . ในงานนี้ประมาณถนนโปรไฟล์
จะดําเนินการโดยวิธีการของตัวกรองคาลมาน .