基于Matlab_Simulink和神经网络的四轮转向车辆控制研究_毕业论文.pdf

基于Matlab/Simulink和神经网络的四轮转向车辆控制研究 本论文研究了基于Matlab/Simulink和神经网络的四轮转向车辆控制问题，对四轮转向车辆的特性和控制方法进行了深入研究。论文的主要贡献在于建立了包含轮胎非线性的三自由度四轮转向车辆模型，对模型状态方程进行了分析，并设计了 bốn轮转向车辆控制器。 以下是本论文的知识点： 1. 车辆模型建立：论文中建立了包含轮胎非线性的三自由度四轮转向车辆模型，对模型状态方程进行了分析，指出三自由度四轮转向车辆模型参数对车辆响应的影响。 知识点：Matlab/Simulink中的车辆模型建立，非线性车辆模型，三自由度四轮转向车辆模型，轮胎非线性对车辆响应的影响。 2. 车辆稳定性评价：论文中采用车辆稳定性评价指标分析了四轮转向车辆的运动稳定性，探讨了四轮转向车辆的控制目标并提出了控制策略。 知识点：车辆稳定性评价，四轮转向车辆的运动稳定性，控制目标和策略。 3. 神经网络控制方法：论文中采用BP神经网络LM算法，经过网络结构参数比较选择，训练四轮转向车辆控制器，并在Simulink中仿真，结果表明该控制器下的四轮转向车辆响应明显好于前轮转向车辆。 知识点：BP神经网络，LM算法，神经网络控制方法，四轮转向车辆控制器，Simulink中的仿真。 4. 控制方法比较：论文中将神经网络四轮转向控制方法与其他四轮转向控制方法进行比较，结果表明采用神经网络控制方法的车辆操纵稳定性较好。 知识点：四轮转向控制方法的比较，神经网络控制方法的优越性，其他四轮转向控制方法。 5. 四轮转向技术与其他主动底盘技术的结合：论文中将四轮转向技术与横摆力矩控制结合起来分析，指出四轮转向技术应与其他主动底盘技术结合，共同提高车辆操纵稳定性。 知识点：四轮转向技术，横摆力矩控制，主动底盘技术，车辆操纵稳定性。 本论文对四轮转向车辆控制的研究具有重要的理论价值和实践意义，为四轮转向车辆的理论分析与设计提供了有价值的参考。