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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种电动汽车AFS系统的RBF神经网络滑模控制方法，属于电动汽车控制领域，该控制方法在极端工况下，可提高车辆的横向稳定性。主要步骤：1、构建车辆理想二自由度动力学模型，通过该模型计算车辆的理想横摆角速度；2、设计一种固定时间非奇异终端滑面，并根据此滑模面设计主动前轮转向控制器；3、设计神经网络观测器，根据观测器模块对控制器增益部分进行补偿。本发明的优点：其一，车辆在极端环境下行驶可对车辆行驶轨迹进行修正，提高车辆行驶安全性；其二，所述控制方法使系统稳定时间只与控制器参数有关；其三，观测器模块对干扰进行补偿，显著降低了所设计控制器中的控制增益，抑制了存在的抖振问题。
主权项：1.一种电动汽车AFS系统的RBF神经网络滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立理想二自由度车辆动力学模型，根据该动力学模型求得理想横摆角速度；步骤2、将实际横摆角速度与其理想值的误差作为状态变量，设计一种固定时间非奇异终端滑模面；步骤3、基于步骤1中建立的二自由度车辆动力学模型和步骤2中设计的固定时间非奇异终端滑模面设计主动前轮转向控制器；步骤4、根据实际横摆角速度与其理想值的误差设计RBF神经网络扰动观测器；步骤5、根据步骤3设计的固定时间非奇异终端滑模控制器和步骤4设计的RBF神经网络观测器构造复合控制器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种电动汽车AFS系统的RBF神经网络滑模控制方法
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