【摘 要】
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为提高独立驱动电动汽车在极限工况下的稳定性,提出了基于神经网络PID控制策略的直接横摆力矩决策算法,控制质心侧偏角和横摆角速度并进行转矩分配。基于2自由度车辆模型的线
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51505345);中央引导地方科技发展专项项目(2018ZYYD027);湖北省技术创新专项(重大项目)(2018AAA060)资助
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为提高独立驱动电动汽车在极限工况下的稳定性,提出了基于神经网络PID控制策略的直接横摆力矩决策算法,控制质心侧偏角和横摆角速度并进行转矩分配。基于2自由度车辆模型的线性化特征参数与实际车辆控制目标的偏差,引入动量优化项对神经网络权值进行在线更新,计算出跟踪理想质心侧偏角和横摆角速度所需的直接横摆力矩,通过车辆前后轴动态载荷估计,考虑驱动电机饱和输出力矩和路面限制条件的约束,对各驱动轮进行直接横摆力矩分配。将算法应用于CarSim/Simulink联合仿真模型进行工况仿真实验。结果表明,该方法能够保证车辆在
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