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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘晓艳 LIU Xiao-yan(Jiangsu Vocational College of Electronics and Information,Jiangsu Huaian 223003,China;The Engineering Tech-nology Research and Development Center of Electronic Products Equipment Manufacturing of Jiangsu Province,Jiangsu Huaian 223003,China)
机构地区:[1]江苏电子信息职业学院,江苏淮安223003 [2]江苏电子产品制造工程技术研究开发中心,江苏淮安223003
出 处:《机械设计与制造》2024年第1期75-78,84,共5页Machinery Design & Manufacture
基 金:江苏省自然科学基金资助项目(BK20191214);江苏省苏北科技专项项目(SZ-HA2019008)。
摘 要:针对多样化的驾驶员特性参数对线控转向影响研究。首先在分析驾驶员特性参数对转向控制影响的基础上,构建单点预瞄模型;其次,采用驾驶模拟器平台在典型工况下采集驾驶员转向特性数据,提取数据特征值;然后,设计RBF自适应神经网络控制器,以适应不同驾驶员特性的前轮转角控制;最后对所设计的控制器针对不同车速、不同驾驶员特性进行仿真试验。试验结果表明:基于RBF自适应神经网络控制器可以实现车辆在不同车速下的稳定转向,车速响应效率提升约(7.9~17.1)%,对于不同驾驶员特性具有良好的自适应效果,可提高驾驶员转向舒适性与安全性。Steering control for steering-by-wire(SBW)is studied considering different driver’s characteristics.Firstly,the single point preview model is established based on the influence of the driver’s characteristics parameters on the steering control.Sec-ondly,the driver’ssteering characteristics are carried out based on the driving simulator platform under typical experimental con-ditions.Thirdly,the radial basis function(RBF)adaptive neural network control is designed for the front wheel angle control of SBW system.Finally,the designed controller is verified for different vehicle speeds and different driver’scharacteristics.The simu-lation case shows that,the RBF adaptive neural network control can achieve the stable steering of the vehicle at different speeds,the yaw rate of the vehicle is(7.9~17.1)%.It proves that the proposed method is feasible,can improve the driving control adapt-ability and safety.
关 键 词:线控转向 自适应神经网络 驾驶员特性 驾驶模拟器
分 类 号:TH16[机械工程—机械制造及自动化] U471.3[机械工程—车辆工程]
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