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基于神经网络的半挂汽车列车稳定性控制研究
| 论文题名： | 基于神经网络的半挂汽车列车稳定性控制研究 |
| 关键词： | 半挂汽车列车;神经网络控制器;结构设计;横摆稳定性;侧倾稳定性 |
| 摘要： | 随着科技的不断发展，公路运输已成为促进社会经济发展的主导力量。半挂汽车列车因其运输量大、效率高等优点，被广泛应用于公路运输当中。与此同时，由于半挂汽车列车复杂的耦合结构所造成的交通事故，也日益受到人们的重视。因此本文以半挂汽车列车为研究对象，对其横摆稳定性和侧倾稳定性进行了研究分析，并设计了神经网络控制器，实现了对半挂汽车列车稳定性的控制。本文的主要工作如下： 首先，对半挂汽车列车的横摆稳定性和侧倾稳定性进行了分析，并把降低这两种失稳现象发生的机率作为本文的研究目标。通过简化，建立了包含非线性轮胎模型的3轴半挂汽车列车的平面参考模型。 其次，介绍了生物神经网络和人工神经网络的含义，并分析了目前应用较为广泛的BP（Back Propagation）神经网络模型的结构及其原理。通过对标准BP神经网络学习规则的掌握，提出了五种针对标准BP神经网络学习规则的有关改进方法，为下文系统辨识以及控制器设计的学习算法提供了选择依据。 再次，阐述了系统辨识的含义，并具体分析了系统辨识的工作原理及其过程，包括神经网络训练数据的采集与处理以及BP神经网络学习算法的选择和参数的确定。并根据非线性车辆辨识模型NNI（Neural Network Identification）设计了以侧向加速度为控制目标的神经网络控制器NNC（Neural Network Controller）。 最后，在仿真软件Trucksim中选取了鱼钩和双移线两种典型工况，联合Matlab/Simulink在高、低附着系数路上进行了动态仿真。仿真结果验证了神经网络控制器能够有效的控制车辆的稳定性，实现了本文的研究目标。 |
| 作者： | 邢栋 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 于志新;任明辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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