基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半掛汽車列車穩(wěn)定性控制研究.pdf

1、隨著科技的不斷發(fā)展，公路運(yùn)輸已成為促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)力量。半掛汽車列車因其運(yùn)輸量大、效率高等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于公路運(yùn)輸當(dāng)中。與此同時(shí)，由于半掛汽車列車復(fù)雜的耦合結(jié)構(gòu)所造成的交通事故，也日益受到人們的重視。因此本文以半掛汽車列車為研究對(duì)象，對(duì)其橫擺穩(wěn)定性和側(cè)傾穩(wěn)定性進(jìn)行了研究分析，并設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)半掛汽車列車穩(wěn)定性的控制。本文的主要工作如下：
　　首先，對(duì)半掛汽車列車的橫擺穩(wěn)定性和側(cè)傾穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，并把降低這

2、兩種失穩(wěn)現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)率作為本文的研究目標(biāo)。通過(guò)簡(jiǎn)化，建立了包含非線性輪胎模型的3軸半掛汽車列車的平面參考模型。
　　其次，介紹了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含義，并分析了目前應(yīng)用較為廣泛的BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)及其原理。通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的掌握，提出了五種針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的有關(guān)改進(jìn)方法，為下文系統(tǒng)辨識(shí)以及控制器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)算法提供了選擇依據(jù)。
　　再次，闡述了系統(tǒng)辨識(shí)

3、的含義，并具體分析了系統(tǒng)辨識(shí)的工作原理及其過(guò)程，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集與處理以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的選擇和參數(shù)的確定。并根據(jù)非線性車輛辨識(shí)模型NNI（Neural Network Identification）設(shè)計(jì)了以側(cè)向加速度為控制目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNC（Neural Network Controller）。
　　最后，在仿真軟件Trucksim中選取了魚(yú)鉤和雙移線兩種典型工況，聯(lián)合Matlab/Simulink在高、