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基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究
作者:王国微;尹安东; 加工时间:2020-12-25 信息来源:合肥工业大学学报(自然科学版)
关键词:电动汽车;路面识别;最优滑移率;制动防抱死系统(ABS);模糊预测控制
摘 要:为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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