【摘 要】
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针对汽车主动前轮转向控制存在的非线性和参数时变不确定性,传统的滑模控制会产生“抖振”现象。为此,提出了一种基于RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制策略。基于RBF神经网
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFD0700400)
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针对汽车主动前轮转向控制存在的非线性和参数时变不确定性,传统的滑模控制会产生“抖振”现象。为此,提出了一种基于RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制策略。基于RBF神经网络对其切换增益进行实时调节,以抑制滑模变结构控制带来的“抖振”现象。利用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台,对该控制策略进行仿真验证。研究结果表明:提出的RBF神经网络的滑模控制能够有效抑制“抖振”现象,相对于传统的滑模控制具有更强的鲁棒性和更高的控制效果,提高车辆转向时的操纵稳定性。
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