车辆AFS模糊神经网络系统稳定性控制研究

车辆AFS模糊神经网络系统稳定性控制研究

论文摘要

针对车辆主动前轮转向系统(AFS)日趋先进的稳定性控制需求,研究了基于相对模糊控制具有更强自适应性与鲁棒性的模糊神经网络理论控制方法,采用附加前轮转角闭环控制策略,设计了自适应模糊神经网络控制器。并且针对目前车辆AFS稳定性控制研究缺少同时考虑AFS变传动比功能的问题,设计了固定横摆角速度增益下的变传动比规律。在Matlab/Simulink与Carsim搭建的主动前轮转向车辆模型上,采用典型与复杂两种工况对控制方法进行验证。结果表明:基于模糊神经网络控制的AFS控制方法相对模糊控制、无控制可以在车辆转向行驶时更好地提高车辆操纵稳定性,且对复杂工况有很好的鲁棒性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 变传动比规则设计
  •   2.1 线性二自由度车辆模型
  •   2.2 变传动比规则策略与设计
  • 3 稳定性控制器设计
  •   3.1 附加转角闭环控制策略
  •   3.2 失稳状态判断标准
  •   3.3 模糊控制器设计
  •   3.4 自适应模糊神经网络控制器设计
  •     3.4.1 自适应模糊神经网络结构
  •     3.4.2 自适应模糊神经网络控制器训练样本
  •     3.4.3 自适应模糊神经网络控制器样本训练
  • 4 仿真实验与数据处理
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 唐焱,裴翔,蒋占四,肖蓬勃

    关键词: 模糊神经网络,附加转角,变传动比,横摆角速度,联合仿真

    来源: 机械设计与制造 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业

    单位: 桂林电子科技大学机电工程学院,天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(51565008)

    分类号: U463.6

    DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.s1.016

    页码: 64-68

    总页数: 5

    文件大小: 1506K

    下载量: 112

    相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    车辆AFS模糊神经网络系统稳定性控制研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢