基于神经模糊PID的ABS控制策略研究

• 作者: 倪兰青 张会琪 林棻 陈宇珂 马忠武
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: ABS BP神经网络 模糊PID
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 14-22
• 页数: 9页
• 分类号: U463.52+6
• 字数: 4993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.09.003

摘要

ABS系统中主缸压力和轮缸压力具有强非线性关系,且传统的控制算法中控制参数不能根据路面的变化及时进行调整,很难在多变的路面工况下取得较好的控制效果.为提高ABS的控制效果,提出一种神经网络模糊PID控制策略.将理想滑移率与实际滑移率之差作为系统输入,经模糊化和归一化后输入神经网络,应用神经网络的自学习和误差反向传播,采用遗传算法优化网络的初始权重,利用BP算法完成网络训练实现模糊规则,使模糊规则的生成转变为加权系数初值的确定和调节,从而表示出模糊规则,寻找一个最佳的PID非线性组合控制率,调整车轮制动力矩,以适应多变的路面.仿真结果表明:该控制策略兼备了神经网络、模糊控制、PID控制的优点,能适应复杂多变的路面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林棻	南京航空航天大学能源与动力学院	44	292	10.0	15.0
2	张会琪	南京航空航天大学能源与动力学院	5	24	3.0	4.0
3	马忠武		1	4	1.0	1.0
4	倪兰青	南京航空航天大学能源与动力学院	3	37	3.0	3.0
5	陈宇珂	南京航空航天大学能源与动力学院	3	4	1.0	2.0