模糊RBF神经网络PID在汽车定速巡航控制系统应用.pdf

模糊RBF神经网络PID在汽车定速巡航控制系统应用 本文主要介绍了模糊RBF神经网络PID在汽车定速巡航控制系统中的应用。通过将模糊控制的推理和RBF神经网络的自学习能力相结合，实现了对PID控制器参数的实时在线整定。仿真结果表明，该方法可以有效改善汽车巡航系统速度跟随过程中的动态性能和稳定性性能。 本文简要介绍了汽车巡航控制系统的基本概念和工作原理。汽车巡航控制系统是一种高效的辅助驾驶系统，当车辆行驶速度超过某一阈值时，驾驶员即可手动开启车辆的自动巡航驾驶模式。然而，汽车巡航控制系统存在一些挑战，如车辆在巡航过程中的非线性和外界干扰的影响。 为解决这些挑战，本文提出了基于模糊RBF神经网络的PID控制器参数优化方法。该方法通过结合模糊控制的推理和RBF神经网络的自学习能力，实现了对PID控制器参数的实时在线整定。模糊控制的推理能力可以对车辆的非线性和外界干扰进行一定程度的补偿，而RBF神经网络的自学习能力可以实现对PID控制器参数的自适应优化。 实验结果表明，基于模糊RBF神经网络的PID控制器参数优化方法可以有效改善汽车巡航系统速度跟随过程中的动态性能和稳定性性能。该方法可以广泛应用于汽车行业的研究和开发，提高汽车的安全性和可靠性。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于模糊RBF神经网络的PID控制器参数优化方法，解决了汽车巡航控制系统中的非线性和外界干扰问题。 2. 实现了对PID控制器参数的实时在线整定，提高了汽车巡航系统速度跟随过程中的动态性能和稳定性性能。 3. 为汽车行业的研究和开发提供了一个新的解决方案，提高汽车的安全性和可靠性。 本文提出了一个基于模糊RBF神经网络的PID控制器参数优化方法，解决了汽车巡航控制系统中的非线性和外界干扰问题，提高了汽车巡航系统速度跟随过程中的动态性能和稳定性性能。该方法可以广泛应用于汽车行业的研究和开发，提高汽车的安全性和可靠性。