基于模糊神經網絡的電動汽車電子差速控制系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、新能源汽車作為未來汽車發(fā)展的重要方向，越來越受到各國的重視。其中電動汽車作為新能源汽車的重要分支，一直是世界各國學者和汽車廠商研究的重點，并取得了許多可喜的成果。輪轂電機驅動的電動汽車因其結構簡單、控制靈活等優(yōu)點，其發(fā)展近年來備受矚目。輪轂電機直接集成在汽車輪胎內部，不需要傳統(tǒng)汽車的離合器、傳動機構和減速箱等機械結構，因而大大簡化了汽車的底盤結構，減輕整車質量。另一方面，每個輪轂電機通過一個控制器控制，可實現每個車輪的獨立控制，大大增加

2、了汽車行駛的靈活性，同時也給電機控制系統(tǒng)提出了更高的要求。
　　本文主要研究雙輪轂電機驅動電動汽車的電子差速控制系統(tǒng)及其控制策略。第一章，詳細介紹了國內外電動汽車近年的發(fā)展狀況，重點介紹了輪轂電機驅動的電動汽車及其控制技術。第二章，以四輪汽車的Ackerman-Jeantand轉向模型為基礎，推導出汽車在轉向時每個車輪的轉速與汽車速度和方向盤轉向角的關系。第三章，詳細介紹了模糊神經網絡理論，包括模糊控制、徑向基神經網絡和Takag

3、i-Sugeno型模糊神經網絡，并研究了網絡的結構和算法。第四章，根據模糊神經網絡理論，研究了用于驅動雙輪轂電機的電子差速控制系統(tǒng)，包括控制算法、系統(tǒng)硬件設計和系統(tǒng)軟件設計。第五章，在MATLAB中構建了電子差速控制系統(tǒng)的Simulink仿真模型，包括輪轂電機仿真模型、模糊神經網絡控制器和模糊PID控制器。最后給出兩后輪轂驅動的電動汽車的道路試驗。第六章，總結全文并展望電動汽車未來的發(fā)展。
　　研究結果表明，基于模糊神經網絡的電動