【摘 要】
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ABS系统中主缸压力和轮缸压力具有强非线性关系,且传统的控制算法中控制参数不能根据路面的变化及时进行调整,很难在多变的路面工况下取得较好的控制效果。为提高ABS的控制效
【机 构】
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江苏金坛长荡湖新能源科技有限公司,南京航空航天大学能源与动力学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金特别资助项目(2017T100365);中国博士后科学基金面上资助项目(2016M601799);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NT2018002);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(kfjj20180207)
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ABS系统中主缸压力和轮缸压力具有强非线性关系,且传统的控制算法中控制参数不能根据路面的变化及时进行调整,很难在多变的路面工况下取得较好的控制效果。为提高ABS的控制效果,提出一种神经网络模糊PID控制策略。将理想滑移率与实际滑移率之差作为系统输入,经模糊化和归一化后输入神经网络,应用神经网络的自学习和误差反向传播,采用遗传算法优化网络的初始权重,利用BP算法完成网络训练实现模糊规则,使模糊规则的生成转变为加权系数初值的确定和调节,从而表示出模糊规则,寻找一个最佳的PID非线性组合控制率,调整车轮制动力矩
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