基于RBF神经网络的ABS滑模变结构控制研究

针对汽车制动过程中防抱死制动系统(ABS)具有的非线性、时变性和不确定性,设计了以最佳滑移率为目标的滑模变结构控制器,并且采用径向基神经网络(RBF)实时调整滑模变结构控制器参数,以削弱常规滑模变结构控制的抖振现象。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建单轮车辆制动模型,并进行ABS控制策略的仿真实验。仿真结果表明:在指定路面上制动时,基于RBF神经网络的滑模变结构控制策略能够有效削弱常规滑模变结构控制输出的高频抖振,并能使车辆具有良好的制动效果。