基于FNN的电动汽车自适应横向稳定性控制

论文摘要

针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicles,DDEV)在急转弯时出现的不足转向和侧向失稳等不确定性稳定问题,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的自适应横向稳定性控制系统.该系统包括上级直接横摆力矩控制器和下级转矩分配控制器.其中,上级直接横摆力矩控制器根据不确定因素产生的质心侧偏角误差得到期望的直接横摆力矩;下级转矩分配控制器将上级控制器输出的直接横摆力矩按轮胎载荷分配至每个轮毂电机,实现高效调整汽车姿态,提高汽车的转向能力和侧向稳定性.仿真实验表明,所提出的控制系统显著提升了DDEV的侧向稳定性,表现出较传统模糊控制更好的控制效果.

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类型: 期刊论文

作者: 袁小芳,陈秋伊,黄国明,史可

关键词: 横向稳定性,不确定性,横摆力矩,模糊神经网络

来源: 湖南大学学报(自然科学版) 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 湖南大学电气与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61573133),湖南省重点研发计划资助项目(2018GK2031)~~

分类号: U469.72

DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2019.08.013

页码: 98-104

总页数: 7

文件大小: 4889K

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标签：横向稳定性论文;  不确定性论文;  横摆力矩论文;  模糊神经网络论文;