基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

发布时间：2017-08-22 21:50

  本文关键词：基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

  更多相关文章： 模糊自适应PID RBF神经网络 隐含层中心优化 Logistic精度优化

【摘要】：针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。
【作者单位】： 钟山职业技术学院工业与信息化分院;
【关键词】： 模糊自适应PID RBF神经网络 隐含层中心优化 Logistic精度优化
【分类号】：U463.6
【正文快照】： 0引言随着我国汽车保有量的不断提升,公路交通系统的不断完善,汽车在我们生活中已经占有越来越重要的地位。然而也正是这样的背景之下,交通矛盾不断加剧,这一现象主要是由车流不断密集、驾驶员不断增多以及车速不断提高等因素造成的。当前,国内外各界都十分重视交通安全问题。

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本文编号：721181