基于人工鱼群算法优化的车辆防滑PID神经网络控制研究

车辆在复杂路况上行驶,容易受到路面激励波形的干扰,导致车辆行驶中发生侧滑现象。对此,创建了车辆驱动模型简图,推导出车辆行驶的动力学方程式。引用传统PID控制方法,设计了PID神经网络控制方法。采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制参数,给出具体优化步骤。采用Matlab软件对车辆滑转率和驱动力矩进行仿真,并与传统PID控制效果形成对比。仿真结果显示:采用传统PID控制方法,车辆控制系统反应时间较长,车辆滑转率和驱动力矩与理论值误差较大;而采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制方法,车辆控制系统反应时间较短,车辆滑转率和驱动力矩与理论值误差较小。车辆采用人工鱼群算法优化PID神经网络控制方法,能够在线优化和调节PID控制参数,提高车辆行驶的稳定性,避免车辆发生侧滑现象。