【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(51565008)
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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
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