基于模糊小波神经网络算法的汽车滑移率控制研究
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国家自然科学基金青年基金(11301276);江苏省自然科学基金青年基金(BK20130984);南京信息工程大学大学生实践创新训练计划(201410300135);南京信息工程大学本科生优秀毕业论文支持计划(2016)


Vehicle slip ratio control via fuzzy wavelet networks
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    摘要:

    防抱死系统是汽车制动过程非常重要的基本安全措施,滑移率控制是汽车防抱死控制的重要组成部分.汽车的制动过程是一个与实时路况相关的时变、非线性、不确定系统.针对该问题开展基于模糊小波神经网络算法的滑移率控制研究.通过采用模糊小波神经网络估计系统模型的非线性、时变不易获知的部分,结合等效控制思想来构造滑模控制法则,从而实现期望的滑移率控制.Matlab-simulink仿真结果表明,所设计的算法具有良好的鲁棒性能,能有效、快速地到达期望的滑移率.

    Abstract:

    Anti-skid-brake systems are basic safety measures in the vehicle braking process.Slip ratio control is a very important part in the vehicle anti-skid-brake system.The vehicle braking process is a time-varying,nonlinear,and uncertain systems consideringthereal-time traffic conditions.To achieve the expected slip ratio control,the fuzzy wavelet neural networks are used to estimate the nonlinear,time varying part in the vehicle system model,and the equivalent control theory is employed to construct the slip ratio control law.The Matlab-simulink simulation shows that the designed method has good robust performance,and can control the slip ratio effectively and rapidly.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

薛艳梅,杨青青,邵珂.基于模糊小波神经网络算法的汽车滑移率控制研究[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2016,8(5):415-420
XUE Yanmei, YANG Qingqing, SHAO Ke. Vehicle slip ratio control via fuzzy wavelet networks[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2016,8(5):415-420

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  • 收稿日期:2015-12-14
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  • 在线发布日期: 2016-10-26
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