基于BP神经网络的车辆转向稳定性控制策略及仿真  

Vehicle turning stability control strategy and simulation based on BP neural network

作　　者：于海波[1] 李幼德[1] 门玉琢[2] 李跃伟[1] 

机构地区：[1]吉林大学汽车工程学院,长春130022 [2]吉林大学交通学院,长春130022

出　　处：《机械设计与制造》2008年第2期157-159,共3页Machinery Design & Manufacture

基　　金：吉林大学“985工程”科技创新平台项目资助;吉林省振兴东北老工业基地科技攻关项目(2004175)

摘　　要：为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术。以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制。通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真。结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前、后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法。In order to research the turning stability of the semi-active suspension vehicle, the suspension damping BP Neural Network PID control technique was proposed. The error of the desired yaw rate and true rate was selected as the control object to make the closed-loop control of the turning yaw stability. Through control yaw rate to analyze the influence of variation of the suspension damping on wheels vertical load and vehicle roll characteristics, the single lane steering and step turning working condition w...

关 键 词：BP神经网络PID控制 转向稳定性 悬架阻尼 横摆角速度 过多转向 

分 类 号：U461.6[机械工程—车辆工程]