华南理工大学学报(自然科学版)

作者：郭烈, 葛平淑, 许林娜, 等

单位：１． 大连理工大学 汽车工程学院，辽宁 大连 116024；２． 大连民族大学 机电工程学院，辽宁 大连 116600； ３． 大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连 116024

关键词：分布式电动汽车,转向稳定性,神经网络 PID,最优力矩分

基金：国家自然科学基金资助项目（51975089，51575079）；中国博士后科学基金资助项目（2018M641688）；辽宁省教育厅科学研究经费项目（LJYT201915）

为提高分布式驱动电动汽车转向稳定性，解决传统神经网络控制算法收敛速度 慢、易陷入局部最优解的问题，提出一种利用粒子群算法优化神经网络的比例－积分－ 微分（PID）转向稳定控制器，利用横摆力矩和滑移率调整力矩实现横摆角速度和各轮 滑移率的控制。在此基础上研究了一种针对转向工况的最优力矩分配算法，通过模糊控 制算法对驱动力矩进行修正得到驱动修正力矩，将其与横摆力矩和滑移率调整力矩一起 作为二次规划问题进行最优分配，得到各轮最佳驱动力矩。基于联合仿真平台进行了双 移线和蛇形等典型转向工况下的性能对比测试。结果表明：文中提出的算法能在保持车 辆良好动力性同时维持稳定性，稳定控制器能将蛇形工况打滑现象降低36.4％ ，最优 力矩分配算法能将双移线工况的稳定性提高31.2％ 。

来源：2020年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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