文献类型：期刊文章

作　　者：郭烈[1] 葛平淑[2,3] 许林娜[1] 林肖[1]

GUO Lie;GE Pingshu;XU Linna;LIN Xiao(School of Automotive Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,Liaoning,China;College of Mechanical and Electronic Engineering,Dalian Minzu University,Dalian 116600,Liaoning,China;School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,Liaoning,China)

机构地区：[1]大连理工大学汽车工程学院,辽宁大连116024 [2]大连民族大学机电工程学院,辽宁大连116600 [3]大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连116024

出　　处：《华南理工大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51975089,51575079);中国博士后科学基金资助项目(2018M641688);辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJYT201915)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：3

起止页码：100-107

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高分布式驱动电动汽车转向稳定性,解决传统神经网络控制算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种利用粒子群算法优化神经网络的比例-积分-微分(PID)转向稳定控制器,利用横摆力矩和滑移率调整力矩实现横摆角速度和各轮滑移率的控制。在此基础上研究了一种针对转向工况的最优力矩分配算法,通过模糊控制算法对驱动力矩进行修正得到驱动修正力矩,将其与横摆力矩和滑移率调整力矩一起作为二次规划问题进行最优分配,得到各轮最佳驱动力矩。基于联合仿真平台进行了双移线和蛇形等典型转向工况下的性能对比测试。结果表明:文中提出的算法能在保持车辆良好动力性同时维持稳定性,稳定控制器能将蛇形工况打滑现象降低36.4%,最优力矩分配算法能将双移线工况的稳定性提高31.2%。

关 键 词：分布式电动汽车  转向稳定性  神经网络PID 最优力矩分配  

分 类 号：U461.5]