基于神经网络的车辆稳定性悬架阻尼控制仿真

应用神经网络设计了车辆稳定性控制的悬架阻尼控制参数自整定算法。论述了基于神经网络的悬架阻尼控制算法的设计过程,搭建了软件在环仿真平台,针对典型工况进行了仿真研究与分析。结果表明：控制算法通过控制悬架阻尼,能有效抑制车轮载荷变化,实现控制整车横摆的目的,显著改善了车辆操纵稳定性。     

基于Matlab/Simulink的四轮转向车辆操纵稳定性仿真

阐述了四轮转向车辆的特点,基于Matlab/Simulink研究了横摆率跟踪的四轮转向车辆的操纵稳定性。并给出了仿真实例和结果,表明4WS车辆在高速范围内保持对操纵反应的灵敏、一致又不过度,在降低驾驶员操纵难度的情况下,较大地改善了车辆在高速时的瞬态操纵稳定性。     

大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制

根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式，提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中，RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识，神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构，并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性，可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。     

基于Matlab的四轮转向车辆操纵稳定性仿真研究

建立了四轮转向车辆操纵动力学模型，详细地描述了在Matlab环境下四轮转向车辆操纵稳定性的动态仿真过程，研究了转向的稳态和瞬态响应特性及其控制参数的影响，并与传统前轮转向车辆进行了比较分析．最后以零侧偏角为目标对控制参数进行了优化．研究结果可为评价四轮转向车辆的系统设计和控制律提供理论依据。     

基于神经网络自整定PID控制策略及其仿真

提出了在RBF网络辨识Jacobian阵基础上，将BP网络引入PID控制参数在线整定的算法，算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化；给出了在Matlab平台上实现算法的步骤；并通过实例仿真进一步证明了算法的可行性和优越性。     

基于横摆角速度的ABS整车控制方法的研究

ABS的控制策略一般都在单轮模型的基础上开发,显然这样的控制策略不能很好的满足汽车制动过程中的方向稳定性。在ABS逻辑门限控制策略的基础上给出了一种基于横摆角速度的ABS整车控制方法。结合14自由度的汽车动力学模型,利用数值仿真技术进行了ABS单轮控制策略、低选控制策略以及整车控制策略下汽车制动性能的分析,并从汽车制动效能以及方向稳定性等参数进行了各种控制策略的比较,结果表明控制方法不仅具有良好的制动效能,同时也有较好的方向稳定性。     

基于灰Fuzzy控制算法的车辆悬架与转向综合控制

建立了垂向、侧向、俯仰及横摆运动的4自由度集成车辆模型,对汽车悬架和转向系统的协调综合控制进行了研究,为了改善传统模糊控制器(TFC)的性能,在灰预测算法的基础上提出了灰模糊控制器用于估计系统下一时刻的输出量;为了提高集成车辆在不平路面激励下的稳定性以及垂向振动特性、俯仰特性等,提出了集成灰模糊控制方法(IGFC),并进行了计算机仿真,结果表明集成灰模糊控制方法的控制效果要优于传统的模糊控制系统以及被动系统.     

汽车动力学稳定性控制系统仿真平台研究

搭建了基于Matlab/Simulink/Stateflow的15自由度汽车动力学稳定性控制仿真平台,通过实车实验验证了仿真平台的精确性。应用该平台和β法分析了主动制动横摆力偶矩对汽车动力学稳定性控制(DSC)的作用,研究了基于车身姿态控制和轮胎滑移率控制的DSC主副循环控制算法。通过软、硬件在环仿真与实车实验验证了动力学稳定性控制的效果,为汽车动力学稳定控制系统的研发提供了有效的平台。     

自动变速车辆起步模糊神经网络控制策略仿真

自动变速器车辆的核心和难点是起步控制。针对传统模糊控制在其参数的模糊化过程中人为因素影响较大,获得较优控制参数困难等缺点,基于优秀驾驶员的起步操作经验,利用神经网络自适应学习功能优化模糊控制参数,设计了模糊神经网络控制策略。应用SIMULINK建立了起步模糊神经网络控制系统仿真模型。仿真实验表明,优化了模糊控制模型隶属函数,该控制策略可较好的解决自动变速车辆起步控制问题,为机械式自动变速车辆的开发设计提供了理论依据。     

制动过程的主动转向干预控制

主动转向(AFS)能够提高车辆的转向跟随性和车辆的稳定性能,同时还能够产生额外的侧向力,抵御制动过程中由于制动力的不对称分配所引起的横摆及侧倾。首先基于主动转向的机构及制动过程建立了转向模型及车辆模型,并在该模型控制的设计中,利用横摆角速度和侧偏角反馈提高车辆的稳定性。同时,为了得到最佳的输出反馈增益矩阵,采用线性[0]二次型调节器(LQR-line quadratic regulator)进行最优控制。通过制动过程中主动转向的干预作用的MATLAB仿真,以及没有转向干预控制的制动过程试验与仿真的对比,表明主动转向无需驾驶员的额外干预,通过电机的主动补偿提高车辆的侧向稳定性,同时还能够影响车辆的纵向动力学过程,缩短制动的有效距离。     

基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

以道氏三大假说作为理论基础，设计一个三层BP网络，并建立相应的数学模型，以MATLAB为工具，个股上海石化(600688)140天实际收盘价作为样本，对网络进行训练后，预剩10天的收盘价，并计算出与实际收盘价的高差Q＝0．0146，Q已经小到几乎可以忽视的程度。     

基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。     

基于控制分配的轮毂电机驱动电动车稳定性控制仿真研究

根据四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动/制动力矩独立可控的特点,采用层次化结构的控制分配方法优化分配驱/制动扭矩来提高车辆的操纵稳定性.控制器由运动控制器和控制分配器组成,其中运动控制器根据车辆状态产生所需总的纵向力和横摆力矩,控制分配器优化分配各轮上的驱/制动扭矩,同时考虑了各种执行器的约束条件.仿真结果表明:采用层次化结构的控制分配方法能充分利用了垂直载荷较大的轮胎摩擦圆,提高车辆的操纵稳定性.     

汽车半主动悬架整车协调控制策略

为了实现对汽车垂向、俯仰和侧倾方向振动的协同控制,提出一种半主动悬架整车协调控制策略。该策略中模糊PID控制器根据车身垂向、俯仰和侧倾方向的振动状态预估出相应的3个期望调整力;通过设计的带有前后轴调控参数的力协调器和转向控制策略,将期望调整力协调到4个磁流变阻尼器并输出可调阻尼力,实现对汽车3个方向振动的协调控制。连续不平路况和离散冲击路况下的试验结果表明,整车的平顺性和操纵稳定性都得到了提高,同时有益于汽车的中性转向。     

垂直发射转弯复合控制分配策略研究

研究战术导弹垂直发射快速转弯复合控制分配策略.针对气动力与推力矢量复合控制技术,提出了战术导弹垂直发射程序转弯方案;建立了导弹复合控制数学模型,设计了复合控制回路;提出了三种复合控制分配策略:常比例系数线性分配策略、角误差的非线性函数分配策略和最小控制能量分配策略.纵向回路频域特性分析表明,系统具有良好的鲁棒性;通过弹道的六自由度仿真,验证了复合控制策略的可行性,给出了三种复合控制分配策略的特性比较分析结果.     

车辆转弯制动动力学稳定性控制建模与仿真

在Matlab/Simlink下建立了八自由度车辆动力学模型,针对车辆转弯制动工况,采用模糊控制方法,设计了基于滑移率的ABS控制算法和分别以质心侧偏角、横摆角速度及二者加权为控制目标的直接横摆力矩控制算法.并对车辆转弯制动工况下车辆稳定性控制做了仿真分析.利用稳定性判定式,对车辆转弯制动稳定性做出了判定.结果表明,车辆转弯制动时ABS控制并不能达到稳定性控制的要求,而采用以质心侧偏角和横摆角速度加权为控制目标的直接横摆力矩控制算法能更好地达到稳定性控制的目的.     

陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制

分析了陆地车辆的磁流变半主动悬架系统的组成及其系统动力学模型。以平顺性、行驶稳定性与运动姿态控制为目标，讨论了半主动悬架的控制机理。提出了一种基于频率过滤、模糊控制和姿态误差增益控制的半主动悬架集成控制策略。设计的控制系统由外环和内环组成，外环系统设计机械系统的反馈理想阻尼力，内环系统实时计算电流驱动器的控制信号。磁流变减振器根据控制电流信号实时地产生阻尼力实现车辆控制目标。仿真结果表明，所设计的系统控制策略是有效的，同时也表明通过主动改变减振器阻尼力可以实现陆地车辆的性能控制。