重庆理工大学学报(自然科学)

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稿件标题: 基于神经模糊PID的ABS控制策略研究
稿件作者: 马忠武,倪兰青,陈宇珂,等
关键字词: ABS;BP 神经网络;模糊 PID
文章摘要: ABS 系统中主缸压力和轮缸压力具有强非线性关系, 且传统的控制算法中控制参 数不能根据路面的变化及时进行调整,很难在多变的路面工况下取得较好的控制效果。 为提高 ABS 的控制效果,提出一种神经网络模糊 PID 控制策略。 将理想滑移率与实际滑移率之差作为 系统输入,经模糊化和归一化后输入神经网络,应用神经网络的自学习和误差反向传播,采用遗 传算法优化网络的初始权重,利用 BP 算法完成网络训练实现模糊规则,使模糊规则的生成转变 为加权系数初值的确定和调节,从而表示出模糊规则,寻找一个最佳的 PID 非线性组合控制率, 调整车轮制动力矩,以适应多变的路面。 仿真结果表明: 该控制策略兼备了神经网络、 模糊控 制、PID 控制的优点,能适应复杂多变的路面。
收录刊物: 2018年32卷09期
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