基于RBF神经网络滑模控制的车辆横向控制研究

• 作者: 唐波 朱瑞金 龚雪娇
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自动控制技术 车辆横向控制 RBF神经网络 滑模控制 抖振 跟踪精度
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.06.028

摘要

针对车辆横向控制系统中滑模控制器存在的抖振现象对转向机械结构带来的损耗问题,提出了一种基于RBF神经网络的滑模控制算法.利用RBF神经网络较强的自学习能力实时在线调节滑模控制器的切换项增益参数,增强系统的抗干扰能力与动态性能.将车辆实际参数代入仿真数学模型中,在Simulink仿真环境中进行对比仿真实验,仿真结果表明:该控制算法跟踪性能好,能够有效降低滑模控制器的抖振,满足车辆横向控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚雪娇	河海大学能源与电气学院	1	0	0.0	0.0
5	朱瑞金	西藏农牧学院电气工程学院	12	7	1.0	1.0
6	唐波	河海大学能源与电气学院	2	1	1.0	1.0