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采用改进粒子群算法与人工神经网络相结合的车辆转向控制研究
摘    要:为了提高车辆转向控制系统输出精度,改善车辆行驶的稳定性,提出了改进人工神经网络PID控制器.创建车辆平面参考模型简图,建立车辆运动参数的数学关系式,推导出车辆横摆角速度的动力学方程式.在传统PID控制器基础上,结合人工神经网络模型,采用改进粒子群算法对人工神经网络PID控制器进行在线优化,动态调整PID控制器参数,实现车辆转向控制系统的最优输出,在不同工况路面进行车辆横摆角速度仿真实验.结果表明:采用改进人工神经网络PID控制器,不仅可以提高车辆转向控制系统的响应速度,而且输出的摆动角速度误差较小.车辆在复杂工况路面行驶,其转向系统采用改进人工神经网络PID控制器,有利于提高车辆行驶的稳定性.

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