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线控转向电动叉车操纵稳定性的研究
| 论文题名： | 线控转向电动叉车操纵稳定性的研究 |
| 关键词： | 转向系统;神经网络;电动叉车;操纵稳定性 |
| 摘要： | 电动叉车在狭小空间内需要频繁转向，负载变化明显，对于转向系统的要求高于一般车辆。线控转向系统作为最新一代的转向系统，具有传动比可自由设计的优点，能够很好的满足叉车的转向要求。 线控转向系统最大的特点就是传动比可自由设计，在研究横摆角速度增益恒定和侧向加速度增益恒定的变传动比控制的基础上，设计了基于这两种增益联合恒定的变传动比控制方案。考虑到叉车的动态响应，设计了基于模糊神经网络的变传动比控制方案。结合TE60电动叉车，进行仿真试验，证明了两种增益联合恒定的变传动比控制对于叉车的转向性能有很好的提高。与传统的转向系统相比，基于模糊神经网络的变传动比控制的动态性能更好。对转向执行机构进行PID控制，同时针对PID参数整定的问题设计了基于matlab非线性优化(NCD)工具箱优化PID参数的方法。仿真结果表明采用非线性优化PID参数的方法便捷可靠。针对轮胎的非线性特征，建立了电动叉车实际的非线性车辆模型。在实际应用中，质心侧偏角难以直接测量到，因此本文设计了采用横摆角速度和侧向加速度来估计质心侧偏角的状态观测器的方法。本文针对实际叉车的动态响应与理想模型参考值的偏差，设计了横摆角速度和质心侧偏角联合反馈神经网络PID的主动转向控制方法，仿真结果表明，采用主动转向的方法，使得叉车低速转向灵敏，高速转向稳健，提高了叉车的操纵稳定性和鲁棒性。 |
| 作者： | 相国华 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 肖本贤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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