【摘 要】
:
由于林区道路湿滑、路面状况复杂,采用传统控制方法的防抱制动系统存在响应速度慢、鲁棒性差等问题,制动效果不理想,为此本文提出RBF神经网络与滑模变结构相结合的控制方法,
【机 构】
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中南林业科技大学材料科学与工程学院,长沙理工大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(2018JJ3552).
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由于林区道路湿滑、路面状况复杂,采用传统控制方法的防抱制动系统存在响应速度慢、鲁棒性差等问题,制动效果不理想,为此本文提出RBF神经网络与滑模变结构相结合的控制方法,建立货车在林区制动情况的分析模型。实验结果显示:与常规滑模变结构控制相比,采用基于RBF滑模变结构控制的系统制动时间减少约0. 185 s,制动距离缩短约1. 88 m,到达最优滑移率和最大制动力矩的时间更快,系统更稳定。因此该方法不仅能够削弱常规滑模变结构控制所引起的抖振现象,而且能够提高ABS的响应速度和鲁棒性,能够很好地适应林区湿滑、复
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