本文關(guān)鍵詞： 叉車 線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 神經(jīng)網(wǎng)絡PID 主動轉(zhuǎn)向　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：電動叉車在狹小空間內(nèi)需要頻繁轉(zhuǎn)向,負載變化明顯,對于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求高于一般車輛。線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為最新一代的轉(zhuǎn)向系統(tǒng),具有傳動比可自由設計的優(yōu)點,能夠很好的滿足叉車的轉(zhuǎn)向要求。線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)最大的特點就是傳動比可自由設計,在研究橫擺角速度增益恒定和側(cè)向加速度增益恒定的變傳動比控制的基礎上,設計了基于這兩種增益聯(lián)合恒定的變傳動比控制方案�？紤]到叉車的動態(tài)響應,設計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的變傳動比控制方案。結(jié)合TE60電動叉車,進行仿真試驗,證明了兩種增益聯(lián)合恒定的變傳動比控制對于叉車的轉(zhuǎn)向性能有很好的提高。與傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)相比,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的變傳動比控制的動態(tài)性能更好。對轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)進行PID控制,同時針對PID參數(shù)整定的問題設計了基于matlab非線性優(yōu)化(NCD)工具箱優(yōu)化PID參數(shù)的方法。仿真結(jié)果表明采用非線性優(yōu)化PID參數(shù)的方法便捷可靠。針對輪胎的非線性特征,建立了電動叉車實際的非線性車輛模型。在實際應用中,質(zhì)心側(cè)偏角難以直接測量到,因此本文設計了采用橫擺角速度和側(cè)向加速度來估計質(zhì)心側(cè)偏角的狀態(tài)觀測器的方法。本文針對實際叉車的動態(tài)響應與理想模型參考值的偏差,設計了橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角聯(lián)合反饋神經(jīng)網(wǎng)絡PID的主動轉(zhuǎn)向控制方法,仿真結(jié)果表明,采用主動轉(zhuǎn)向的方法,使得叉車低速轉(zhuǎn)向靈敏,高速轉(zhuǎn)向穩(wěn)健,提高了叉車的操縱穩(wěn)定性和魯棒性。
[Abstract]:The electric forklift truck needs frequent steering in a narrow space, the load changes obviously, and the requirement for steering system is higher than that for ordinary vehicles. As the latest generation of steering system, the wire steering system has the advantage of freely designing the transmission ratio. The main characteristic of the wire steering system is that the drive ratio can be designed freely. On the basis of studying the variable drive ratio control of constant yaw angular velocity gain and constant lateral acceleration gain, The variable transmission ratio control scheme based on these two kinds of gain is designed. Considering the dynamic response of the forklift truck, the variable transmission ratio control scheme based on fuzzy neural network is designed. Combined with the TE60 electric forklift, the simulation experiment is carried out. It is proved that the steering performance of forklift truck can be improved by two kinds of variable transmission ratio control with constant gain, and compared with the traditional steering system, The variable transmission based on fuzzy neural network has better dynamic performance than the control. The steering actuator is controlled by PID. At the same time, the method of optimizing PID parameters based on matlab nonlinear optimization toolbox is designed for the problem of PID parameter tuning. The simulation results show that the method of nonlinear optimization of PID parameters is convenient and reliable. The actual nonlinear vehicle model of electric forklift is established. In practical application, it is difficult to measure the side deflection angle of mass center directly. Therefore, this paper designs a method to estimate the side deflection angle of mass center by using yaw velocity and lateral acceleration. The deviation between the dynamic response of the actual forklift and the reference value of the ideal model is discussed in this paper. An active steering control method based on the combination of yaw angular velocity and sideslip angle of mass center with feedback neural network (PID) is designed. The simulation results show that the method of active steering makes forklift turning sensitive at low speed and robust at high speed. The handling stability and robustness of forklift truck are improved.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH242

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本文編號：1539812