【摘 要】
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本文研究自动汽车速度跟踪问题，由于汽车纵向动力学中存在严重非线性和不确定性，本文提出设计一种自学习ＰＤ迭代非线性控制器．只要选择合适的控制器增益和训练因子，可使跟踪误差足够
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本文研究自动汽车速度跟踪问题，由于汽车纵向动力学中存在严重非线性和不确定性，本文提出设计一种自学习ＰＤ迭代非线性控制器．只要选择合适的控制器增益和训练因子，可使跟踪误差足够小．增益的选择几乎不依赖于动力学，只与状态量变化范围有关．因此，此方法对许多控制对象均可施用．有理论和实验结果证明此方法的有效性．
This paper studies the problem of automatic vehicle speed tracking. Due to the serious nonlinearity and uncertainty in the longitudinal dynamics of vehicles, a self-learning PD iterative nonlinear controller is proposed in this paper. Just select the appropriate controller gain and training factors, the tracking error can be small enough. The choice of gain is almost independent of the kinetics and is only related to the range of state variables. Therefore, this method can be applied to many control objects. Theoretical and experimental results prove the effectiveness of this method.
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