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针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicles,DDEV)在急转弯时出现的不足转向和侧向失稳等不确定性稳定问题,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的自适应横向稳定性控制系统.该系统包括上级直接横摆力矩控制器和下级转矩分配控制器.其中,上级直接横摆力矩控制器根据不确定因素产生的质心侧偏角误差得到期望的直接横摆力矩;下级转矩分配控制器将上级控制器输出的直接横摆力矩按轮胎载荷分配至每个轮毂电机,实现高效调整汽车姿态,提高汽车的转向能力和侧向稳定性.仿真实验表明,所提出的控制系统显著提升了DDEV的侧向稳定性,表现出较传统模糊控制更好的控制效果. 相似文献
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针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题. 相似文献
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