基于RBF神经网络调节的电动车驱动和再生制动滑模控制 (2009年)

针对电动车的驾驶模式多变和续驶里程短等主要问题,在建立控制系统主回路的基础上对电动车的驱动和再生制动过程进行了研究,设计了电动车用神经网络滑模控制器。该控制器包括两部分：一个RBF神经网络和一个滑模控制器,RBF神经网络对滑模控制器进行在线切换增益调节。实验结果表明,在车辆的驱动和再生制动过程中,神经网络滑模控制器与普通滑模控制器相比,其响应速度、稳态误差及鲁棒性明显改善,尤其在再生制动过程中,可以回收更多的能量,进一步延长了车辆的续驶里程,对节约能源很有意义。