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。
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