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基于RBFNN的智能车辆转向系统的预设性能控制
1
作者
黄艳玲
李红娟
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期85-92,共8页
针对存在模型非线性和参数不确定性的智能车辆转向系统的预设性能跟踪控制问题,采用径向基函数神经网络对转向系统中的不确定非线性进行在线逼近,结合障碍Lyapunov函数技术为智能车辆的线控转向系统设计预设性能控制器。在控制器设计中...
针对存在模型非线性和参数不确定性的智能车辆转向系统的预设性能跟踪控制问题,采用径向基函数神经网络对转向系统中的不确定非线性进行在线逼近,结合障碍Lyapunov函数技术为智能车辆的线控转向系统设计预设性能控制器。在控制器设计中,采用动态增益技术补偿控制增益未知对系统控制性能的影响。利用Lyapunov方法分析系统的稳定性,证明在控制器作用下,前轮转角的跟踪误差在预设的时间内收敛至原点预设的邻域;通过数值仿真和整车实验验证了控制方法的合理性。
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关键词
转向系统
不确定非线性
未知控制增益
径向基函数神经网络
预设性能控制
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职称材料
题名
基于RBFNN的智能车辆转向系统的预设性能控制
1
作者
黄艳玲
李红娟
机构
辽宁交通高等专科学校汽车系
宁夏理工学院机械工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期85-92,共8页
基金
宁夏自然科学基金项目(2023AAC03360)
宁夏高校科学研究项目(NGY2022147)。
文摘
针对存在模型非线性和参数不确定性的智能车辆转向系统的预设性能跟踪控制问题,采用径向基函数神经网络对转向系统中的不确定非线性进行在线逼近,结合障碍Lyapunov函数技术为智能车辆的线控转向系统设计预设性能控制器。在控制器设计中,采用动态增益技术补偿控制增益未知对系统控制性能的影响。利用Lyapunov方法分析系统的稳定性,证明在控制器作用下,前轮转角的跟踪误差在预设的时间内收敛至原点预设的邻域;通过数值仿真和整车实验验证了控制方法的合理性。
关键词
转向系统
不确定非线性
未知控制增益
径向基函数神经网络
预设性能控制
Keywords
steering system
uncertain nonlinearity
unknown control gain
radial basis function neural network
prescribed performance control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U461 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBFNN的智能车辆转向系统的预设性能控制
黄艳玲
李红娟
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
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