基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制

作者：张家旭; 施正堂; 杨雄; 赵健^*

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2020, 48(06): 64-69.

DOI：10.13245/j.hust.200611

• 车轮滑移率
• 跟踪控制
• 离散积分滑模控制
• Elman神经网络
• 粒子群优化算法

针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证.

• 单位
  吉林大学; 汽车仿真与控制国家重点实验室; 浙江亚太机电股份有限公司; 中国第一汽车集团有限公司