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摘要:
为提高独立驱动电动汽车在极限工况下的稳定性,提出了基于神经网络PID控制策略的直接横摆力矩决策算法,控制质心侧偏角和横摆角速度并进行转矩分配.基于2自由度车辆模型的线性化特征参数与实际车辆控制目标的偏差,引入动量优化项对神经网络权值进行在线更新,计算出跟踪理想质心侧偏角和横摆角速度所需的直接横摆力矩,通过车辆前后轴动态载荷估计,考虑驱动电机饱和输出力矩和路面限制条件的约束,对各驱动轮进行直接横摆力矩分配.将算法应用于CarSim/Simulink联合仿真模型进行工况仿真实验.结果 表明,该方法能够保证车辆在中速情况下于光滑路面紧急转向和紧急移线换道操作稳定性,以及在路面湿滑情况下高速超车快速并线的稳定性.
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人工神经网络
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文献信息
篇名 独立驱动电动汽车神经网络PID稳定性控制
来源期刊 机械科学与技术 学科 交通运输
关键词 独立驱动 电动汽车 神经网络PID 稳定性控制
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 运载工程
研究方向 页码范围 1598-1605
页数 8页 分类号 U461.6
字数 4925字 语种 中文
DOI 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 严运兵 武汉科技大学汽车与交通工程学院 89 440 12.0 15.0
2 王维强 武汉科技大学汽车与交通工程学院 26 74 5.0 8.0
3 许小伟 武汉科技大学汽车与交通工程学院 22 24 3.0 3.0
4 张振宇 武汉科技大学汽车与交通工程学院 3 15 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
独立驱动
电动汽车
神经网络PID
稳定性控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械科学与技术
月刊
1003-8728
61-1114/TH
大16开
西安友谊西路127号
52-193
1981
chi
出版文献量(篇)
8073
总下载数(次)
15
总被引数(次)
69926
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