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摘要:
为消除参数不确定性和外部干扰等因素对智能汽车纵向巡航控制的影响,提出一种基于自适应动态滑模的纵向巡航控制方法.建立以广义纵向力导数项为控制输入的车辆纵向动力学模型,基于反步法构建保证车速与纵向加速度同时收敛于期望值的新型滑模函数;在此基础上,设计了期望广义纵向力的动态滑模控制律,并利用RBF神经网络对控制律中的未知干扰量进行自适应补偿;设计执行器选择模块将期望广义纵向力转换为执行层期望控制输入;进行仿真对比与实车测试,结果表明,所提出的智能汽车纵向巡航控制方法能有效地消除参数不确定性和外部干扰的影响,改善了传统滑模控制的抖振现象,实现对期望巡航车速的稳定准确跟踪.
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文献信息
篇名 基于自适应动态滑模控制的智能汽车纵向巡航控制
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 巡航控制 动态滑模控制 自适应控制 反步法 RBF神经网络
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-16
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.01.002
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
巡航控制
动态滑模控制
自适应控制
反步法
RBF神经网络
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
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
总下载数(次)
23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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