본 논문은 차량 동역학에서 비선형 횡방향 타이어 힘을 온라인으로 추정하기 위한 적분 오차 기반의 적응형 신경 식별기를 제시한다. 적응 법칙은 지수 가중 적분 비용 함수로부터 도출되며, 가중치 갱신에 사용되는 필터링된 오차를 도입함으로써 추정 오차의 균일한 궁극적 유계성을 보장하여, 순간 오차 기반 기법에 내재된 국소 과적합을 완화한다. 네트워크가 일관되고 시간에 불변하는 비선형 사상(mapping)을 학습했는지 평가하기 위해 Frozen-Weight Reproducibility Test를 도입하였으며, 여기서 고정된 신경망 가중치를 사용해 과거 데이터를 재생(replay)한다. 스텝 조향 및 슬라럼(slalom) 기동에 대한 시뮬레이션 결과, 제안한 식별기는 기존의 순간 오차 기반 기법과 비교 가능한 실시간 타이어 힘 추정 정확도를 달성하는 한편, 고정 가중치 재현성과 전체 모델 일관성을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났다.

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