汽车四轮转向非线性模型的神经网络控制
王洪礼
胡斌
乔宇
1.天津大学,机械学院,天津,3000722.天津大学,机械学院,天津,3000723.天津大学,机械学院,天津,300072
摘要：当侧偏角在12°～16°之间时,线性模型与非线性模型的差别较大,因此文中考虑了轮胎的非线性特性,引入Magic公式以建立汽车非线性模型.已经证明人工神经网络可以任意的精度逼近任意的非线性数学模型,因此很适合用来辨识Magic公式.采用一个四层BP神经网络来辨识该非线性模型,其输入、输出层分别有4个和3个神经元,第一、第二隐层分别有10个和8个神经元,其辨识效果还是不错的.在神经网络辨识的基础上,设计4WS汽车的离散控制系统,该系统采用负反馈控制,并采用PID作为控制器,以便达到侧偏角为零的控制目标.车速是影响汽车稳定性的关键因素,计算80 km/h、100km/h和120km/h时的侧偏角和横摆角速度,80km/h和100km/h时的侧偏角接近于零,并且远小于120km/h的侧偏角,横摆角速度也类似.仿真结果表明,随着车速的增加汽车稳定性是逐步下降的,控制系统达到了预先的控制目标,并且有效地提高了汽车四轮转向的稳定性和操纵性.
关键词：四轮转向神经网络辨识离散控制系统
分类号：U461.1(汽车工程)O322(振动理论)
资助基金：国家自然科学基金(50075060)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 28-31 )
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