【摘 要】
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车辆的动力学受各种非线性因素(如轮胎特性和路面状况)的影响,因此,利用两自由度线性车辆模型很难描述车辆的动力学.本文提出了一个新的基于神经网络非线性建校和控制能力的4
【机 构】
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装甲兵工程学院电气自动化教研室!北京100072,吉林工业大学汽车动态模拟国家重点实验室!长春130025
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车辆的动力学受各种非线性因素(如轮胎特性和路面状况)的影响,因此,利用两自由度线性车辆模型很难描述车辆的动力学.本文提出了一个新的基于神经网络非线性建校和控制能力的4WS控制系统.首先将车辆动力学辩识为一个RBF冈给车辆模型,然后利用该RBF网络车辆模型设计RBF网络控制器.通过计算机仿真说明了所提方法的有效性.
The dynamics of a vehicle is affected by various nonlinear factors such as tire characteristics and road conditions, so it is hard to describe the vehicle dynamics using a two-degree-of-freedom linear vehicle model.In this paper, a new neural network- School and control ability of 4WS control system.First, the vehicle dynamics is identified as a RBF model to the vehicle model, and then RBF network vehicle model is used to design RBF network controller.The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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