车辆电子稳定性程序神经网络PID控制算法

吉林大学学报(工学版)

车辆电子稳定性程序神经网络PID控制算法

李静¹，徐斌¹，张英锋²，刘巍¹，刘曼远³

1.吉林大学汽车工程学院，长春 130022; 2.军事交通学院汽车工程系，天津 300161; 3.邯郸市交通局运输处，河北邯郸 056002

收稿日期:2006-04-08 修回日期:2006-06-28 出版日期:2007-07-01 发布日期:2007-07-01
通讯作者: 李静

Control algorithm based on neural network PID controller for vehicle electronic stability program

Li Jing¹，Xu Bin¹，Zhang Ying-feng²，Liu Wei¹，Liu Man-yuan³

1.College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China; 2.Automobile Engineering Department, Academy of Military Transportation, Tianjin 300161, China; 3.Handan Municipal Transportation Management Department, Handan 056002,China

Received:2006-04-08 Revised:2006-06-28 Online:2007-07-01 Published:2007-07-01
Contact: Li Jing

摘要/Abstract

摘要： 设计了面向车辆操纵稳定性控制的车轮制动神经网络PID控制器参数自调整算法，介绍了自行研制的车辆ESP硬件在环试验平台，采用该平台进行了控制算法的台架试验。结果表明：ESP神经网络PID控制算法能有效防止极限工况下车辆丧失操纵稳定性，显著改善车辆的主动安全性。

关键词: 车辆工程, 主动安全性, 电子稳定性程序, 神经网络, 硬件在环

Abstract: A neural network was used to design a PID controller with adaptively adjustable parameters for the vehicle stability control program, and a self-developed hardware-in-the-loop simulator was presented. The tests were made to debug the control program with the abovementioned simulator. The results show that the electronic vehicle stability control program based on the neural network can prevent effectively the vehicle from losing the handling and stability performance under the severe conditions, and lead to significant improvement of the vehicle active safety.

Key words: vehicle engineering, active safety, electronic stability program, neural network, hardware-in-the-loop

中图分类号:

U463.54

李静，徐斌，张英锋，刘巍，刘曼远 . 车辆电子稳定性程序神经网络PID控制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(04): 741-744.

Li Jing，Xu Bin，Zhang Ying-feng，Liu Wei，Liu Man-yuan . Control algorithm based on neural network PID controller for vehicle electronic stability program[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(04): 741-744.

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[1]	常成,宋传学,张雅歌,邵玉龙,周放. 双馈电机驱动电动汽车变频器容量最小化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1629-1635.
[2]	席利贺,张欣,孙传扬,王泽兴,姜涛. 增程式电动汽车自适应能量管理策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1636-1644.
[3]	何仁,杨柳,胡东海. 冷藏运输车太阳能辅助供电制冷系统设计及分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1645-1652.
[4]	那景新,慕文龙,范以撒,谭伟,杨佳宙. 车身钢-铝粘接接头湿热老化性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1653-1660.
[5]	刘玉梅,刘丽,曹晓宁,熊明烨,庄娇娇. 转向架动态模拟试验台避撞模型的构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1661-1668.
[6]	江涛,林学东,李德刚,杨淼,汤雪林. 基于人工神经网络的放热规律的量化预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1747-1754.
[7]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[8]	赵伟强, 高恪, 王文彬. 基于电液耦合转向系统的商用车防失稳控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1305-1312.
[9]	宋大凤, 吴西涛, 曾小华, 杨南南, 李文远. 基于理论油耗模型的轻混重卡全生命周期成本分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1313-1323.
[10]	朱剑峰, 张君媛, 陈潇凯, 洪光辉, 宋正超, 曹杰. 基于座椅拉拽安全性能的车身结构改进设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1324-1330.
[11]	那景新, 浦磊鑫, 范以撒, 沈传亮. 湿热环境对Sikaflex-265铝合金粘接接头失效强度的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1331-1338.
[12]	王炎, 高青, 王国华, 张天时, 苑盟. 混流集成式电池组热管理温均特性增效仿真[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1339-1348.
[13]	金立生, 谢宪毅, 高琳琳, 郭柏苍. 基于二次规划的分布式电动汽车稳定性控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1349-1359.
[14]	隗海林, 包翠竹, 李洪雪, 李明达. 基于最小二乘支持向量机的怠速时间预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1360-1365.
[15]	王德军, 魏薇郦, 鲍亚新. 考虑侧风干扰的电子稳定控制系统执行器故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1548-1555.

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