基于神经网络的半挂汽车列车稳定性控制研究

发布时间：2017-09-26 20:08

  本文关键词：基于神经网络的半挂汽车列车稳定性控制研究

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【摘要】：随着科技的不断发展,公路运输已成为促进社会经济发展的主导力量。半挂汽车列车因其运输量大、效率高等优点,被广泛应用于公路运输当中。与此同时,由于半挂汽车列车复杂的耦合结构所造成的交通事故,也日益受到人们的重视。因此本文以半挂汽车列车为研究对象,对其横摆稳定性和侧倾稳定性进行了研究分析,并设计了神经网络控制器,实现了对半挂汽车列车稳定性的控制。本文的主要工作如下:首先,对半挂汽车列车的横摆稳定性和侧倾稳定性进行了分析,并把降低这两种失稳现象发生的机率作为本文的研究目标。通过简化,建立了包含非线性轮胎模型的3轴半挂汽车列车的平面参考模型。其次,介绍了生物神经网络和人工神经网络的含义,并分析了目前应用较为广泛的BP(Back Propagation)神经网络模型的结构及其原理。通过对标准BP神经网络学习规则的掌握,提出了五种针对标准BP神经网络学习规则的有关改进方法,为下文系统辨识以及控制器设计的学习算法提供了选择依据。再次,阐述了系统辨识的含义,并具体分析了系统辨识的工作原理及其过程,包括神经网络训练数据的采集与处理以及BP神经网络学习算法的选择和参数的确定。并根据非线性车辆辨识模型NNI(Neural Network Identification)设计了以侧向加速度为控制目标的神经网络控制器NNC(Neural Network Controller)。最后,在仿真软件Trucksim中选取了鱼钩和双移线两种典型工况,联合Matlab/Simulink在高、低附着系数路上进行了动态仿真。仿真结果验证了神经网络控制器能够有效的控制车辆的稳定性,实现了本文的研究目标。
【关键词】：半挂汽车列车 稳定性 BP神经网络 Trucksim 仿真
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.53
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 课题的研究背景及意义7
• 1.1.1 课题背景7
• 1.1.2 课题意义7
• 1.2 国内外研究现状7-10
• 1.2.1 国外研究现状7-9
• 1.2.2 国内研究现状9-10
• 1.3 本文研究的主要内容10-11
• 第二章 半挂汽车列车非线性动力学模型11-19
• 2.1 横摆、侧倾稳定性分析11-12
• 2.1.1 横摆稳定性11
• 2.1.2 侧倾稳定性11-12
• 2.2 轮胎模型12-14
• 2.3 半挂汽车列车平面参考模型14-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 神经网络结构及算法19-30
• 3.1 神经网络简介19
• 3.2 人工神经元模型19-21
• 3.3 BP神经网络模型结构及其原理21-24
• 3.3.1 BP神经网络模型结构21-22
• 3.3.2 BP神经网络模型原理22-24
• 3.4 神经网络的学习规则24-25
• 3.5 BP神经网络学习算法的有关改进25-29
• 3.6 本章小结29-30
• 第四章 系统辨识和控制器设计30-40
• 4.1 系统辨识概述30
• 4.2 车辆模型的BP网络辨识30-36
• 4.2.1 系统辨识原理30-31
• 4.2.2 数据采集31
• 4.2.3 训练数据预处理31-32
• 4.2.4 BP神经网络算法的选择32-33
• 4.2.5 BP神经网络参数的确定33-36
• 4.3 神经网络控制器（NNC）的设计36-39
• 4.3.1 NNC的原理36-37
• 4.3.2 NNC的训练与后轮转向控制策略37-38
• 4.3.3 NNC网络的设计38-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第五章 Trucksim与Matlab联合仿真40-49
• 5.1 TruckSim简介40-41
• 5.2 稳定性仿真分析41-48
• 5.2.1 高附着系数路面41-44
• 5.2.2 低附着系数路面44-48
• 5.3 本章小结48-49
• 第六章 总结与展望49-50
• 6.1 论文总结49
• 6.2 后期展望49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 作者简介54
• 攻读硕士学位期间研究成果54

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本文编号：925463