47、电动汽车横向动力学分数阶滑模控制器设计与车辆全局底盘控制架构研究

电动汽车横向动力学分数阶滑模控制器设计与车辆全局底盘控制架构研究

1. 电动汽车横向动力学分数阶滑模控制器设计

车辆横向动力学控制在过去几十年一直备受关注。近年来,电动汽车市场发展迅速,其用电气系统取代部分机械和液压部件,提高了可靠性,降低了成本和重量。同时,先进的电子控制器如直接横摆力矩控制系统(DYC)和防抱死制动系统(ABS),保障了车辆乘客的安全和舒适性。

车辆横向动力学行为可用非线性模型表示,其非线性主要源于横向摩擦力。为处理该系统,人们设计了多种非线性控制策略,如基于Takagi - Sugeno(T - S)模糊控制技术的方案、人工智能控制方法以及滑模控制(SMC)等。近年来研究表明,分数阶滑模控制器(FOSMC)在快速性和准确性方面优于传统SMC,其核心是用分数阶导数或积分替代整数阶的。

  • 车辆横向动力学数学模型

    • 假设纵向速度(V_x)恒定且转向角(\delta_f)较小,忽略车辆的侧倾、俯仰和垂直悬架运动,车辆横向动力学模型可简化为:
      [
      \begin{cases}
      mV_x(\dot{\beta} + r) = 2(F_{yf} + F_{yr}) \
      I_z \dot{r} = 2(a_f F_{yf} + a_r F_{yr}) + \Delta M_z
      \end{cases}
      ]
      其中,(r)为横摆角速度,(\beta)为侧偏角,(I_z)为横摆惯性矩,(m)为簧载质量,(F_{yf})和(F_{yr})分别为前后轮侧向力。
    • 前后轮侧向力可通过半经验Pacej
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值