四轮转向系统（4WS）是一种提升车辆操纵稳定性的先进技术，它允许汽车在转向过程中前后轮均能独立转向。与传统的前轮转向（2WS）系统不同，4WS系统能够根据车辆速度和行驶条件，动态调整前后轮的转向角度，从而优化车辆的操控性。4WS系统在低速时通常采用逆相控制模式，即后轮与前轮反向转向以减小转弯半径，增加汽车的灵活性；在高速时则采用同相控制模式，即后轮与前轮同向转向，以降低车身的侧倾和横摆角速度，提升稳定性。
神经网络是一种通过大量的简单神经元相互连接，模拟人脑神经处理信息的模型，广泛应用于深度学习和机器学习领域。神经网络可以对复杂的数据集进行训练，通过学习数据集中的模式和规律来做出决策或预测。在四轮转向系统中，神经网络可以用来优化控制策略，使其更加智能化和适应性强。
模糊控制是基于模糊集合理论的一种智能控制方式，它利用模糊逻辑来处理不确定和模糊的信息。模糊控制在处理现实世界问题时具有很强的适应性，因为它不需依赖精确的数学模型，能够在不确定性中做出合理的判断和响应。
将神经网络与模糊控制结合起来，可以同时利用二者的优势，克服单一控制策略的局限。基于神经网络的模糊控制系统，通过神经网络的学习能力和模糊控制的逻辑推理优势，可以更准确地模拟人类的决策过程，使得车辆在各种复杂的驾驶条件下都能保持良好的稳定性。
文章中提到了五种神经网络与模糊系统结合的典型形式：1）松散型结合，2）并联型结合，3）串联型结合，4）网络学习型结合，5）结构等价型结合。这些结合形式各有特点，可以根据实际应用场景和需求来选择。
文章还提到了二自由度四轮转向汽车动力学模型，这个模型简化了汽车的运动特性，只考虑侧向和横摆两个自由度。动力学模型的方程为侧向运动平衡方程和横摆运动平衡方程。通过对这两个运动方程的研究，可以对四轮转向系统的动态性能进行理论分析。
模糊神经网络是另一种结合神经网络与模糊控制的方法，它主要利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理。通过这种方式，传统神经网络中没有明确物理含义的权重值被赋予了模糊逻辑的含义，使得神经网络的输出更加具有可解释性。
基于神经网络的模糊控制在四轮转向系统中的应用，通过结合两种先进的控制技术，实现了车辆在高速行驶时的稳定性控制。这一研究不仅有助于提升汽车的操控性能，也促进了智能控制技术的发展，对于汽车工程和智能交通领域具有重要的实际应用价值。
