基于人工鱼群算法优化的车辆防滑PID神经网络控制研究

发布时间：2022-01-14 15:33

　　车辆在复杂路况上行驶,容易受到路面激励波形的干扰,导致车辆行驶中发生侧滑现象。对此,创建了车辆驱动模型简图,推导出车辆行驶的动力学方程式。引用传统PID控制方法,设计了PID神经网络控制方法。采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制参数,给出具体优化步骤。采用Matlab软件对车辆滑转率和驱动力矩进行仿真,并与传统PID控制效果形成对比。仿真结果显示:采用传统PID控制方法,车辆控制系统反应时间较长,车辆滑转率和驱动力矩与理论值误差较大;而采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制方法,车辆控制系统反应时间较短,车辆滑转率和驱动力矩与理论值误差较小。车辆采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制方法,能够在线优化和调节PID控制参数,提高车辆行驶的稳定性,避免车辆发生侧滑现象。 

【文章来源】：中国工程机械学报. 2020,18(03)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

滑转率改进PID控制

驱动力矩PID控制

式中：M为车辆质量；Fxi为后轮驱动力；J为车轮转动惯量；αi为后轮角加速度；Ti为后轮力矩；v为车辆运动速度；ω1，ω2为前轮角速度；ωi为后轮角速度；Si为后轮滑转率；μ为路面附着系数；Fzi为后轮承载力；ay为车辆横向加速度；h为车辆质心高度；dr为后轮轮距；ax为车辆纵向加速度；l为前轮和后轮轴距。车辆在不同路面行驶，轮胎与路面附着系数也不相同，轮胎滑移率与附着系数的关系式[9]为

【参考文献】：
期刊论文
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[2]四轮独立驱动电动汽车驱动防滑控制仿真研究[J]. 廖自力,蔡立春,刘春光.  现代信息科技. 2018(02)
[3]基于非线性模型预测控制的轮边电驱动客车驱动防滑研究[J]. 程小平,秦健.  客车技术. 2018(01)
[4]轮胎压路机主动防滑系统（ASR）研究[J]. 孔国华,汪建利,陈维涛,王文华.  机床与液压. 2017(20)
[5]基于改进PSO算法的拖拉机驱动防滑PID控制策略[J]. 程准,鲁植雄,唐迪,姜春霞,周晶.  计算机应用研究. 2017(01)
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硕士论文
[1]全线控纯电动汽车行驶状态估算与路面识别[D]. 卜未琦.吉林大学 2014
[2]全线控电动汽车状态估计与牵引力控制[D]. 张强.吉林大学 2012



本文编号：3588759