本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半掛汽車列車穩(wěn)定性控制研究

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【摘要】：隨著科技的不斷發(fā)展,公路運(yùn)輸已成為促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)力量。半掛汽車列車因其運(yùn)輸量大、效率高等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于公路運(yùn)輸當(dāng)中。與此同時(shí),由于半掛汽車列車復(fù)雜的耦合結(jié)構(gòu)所造成的交通事故,也日益受到人們的重視。因此本文以半掛汽車列車為研究對象,對其橫擺穩(wěn)定性和側(cè)傾穩(wěn)定性進(jìn)行了研究分析,并設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,實(shí)現(xiàn)了對半掛汽車列車穩(wěn)定性的控制。本文的主要工作如下:首先,對半掛汽車列車的橫擺穩(wěn)定性和側(cè)傾穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,并把降低這兩種失穩(wěn)現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)率作為本文的研究目標(biāo)。通過簡化,建立了包含非線性輪胎模型的3軸半掛汽車列車的平面參考模型。其次,介紹了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含義,并分析了目前應(yīng)用較為廣泛的BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)及其原理。通過對標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的掌握,提出了五種針對標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的有關(guān)改進(jìn)方法,為下文系統(tǒng)辨識(shí)以及控制器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)算法提供了選擇依據(jù)。再次,闡述了系統(tǒng)辨識(shí)的含義,并具體分析了系統(tǒng)辨識(shí)的工作原理及其過程,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集與處理以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的選擇和參數(shù)的確定。并根據(jù)非線性車輛辨識(shí)模型NNI(Neural Network Identification)設(shè)計(jì)了以側(cè)向加速度為控制目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器NNC(Neural Network Controller)。最后,在仿真軟件Trucksim中選取了魚鉤和雙移線兩種典型工況,聯(lián)合Matlab/Simulink在高、低附著系數(shù)路上進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真。仿真結(jié)果驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器能夠有效的控制車輛的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)了本文的研究目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：半掛汽車列車 穩(wěn)定性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Trucksim 仿真
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.53
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 課題的研究背景及意義7
• 1.1.1 課題背景7
• 1.1.2 課題意義7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀7-9
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容10-11
• 第二章 半掛汽車列車非線性動(dòng)力學(xué)模型11-19
• 2.1 橫擺、側(cè)傾穩(wěn)定性分析11-12
• 2.1.1 橫擺穩(wěn)定性11
• 2.1.2 側(cè)傾穩(wěn)定性11-12
• 2.2 輪胎模型12-14
• 2.3 半掛汽車列車平面參考模型14-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法19-30
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介19
• 3.2 人工神經(jīng)元模型19-21
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)及其原理21-24
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)21-22
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理22-24
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則24-25
• 3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的有關(guān)改進(jìn)25-29
• 3.6 本章小結(jié)29-30
• 第四章 系統(tǒng)辨識(shí)和控制器設(shè)計(jì)30-40
• 4.1 系統(tǒng)辨識(shí)概述30
• 4.2 車輛模型的BP網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)30-36
• 4.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)原理30-31
• 4.2.2 數(shù)據(jù)采集31
• 4.2.3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理31-32
• 4.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的選擇32-33
• 4.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定33-36
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（NNC）的設(shè)計(jì)36-39
• 4.3.1 NNC的原理36-37
• 4.3.2 NNC的訓(xùn)練與后輪轉(zhuǎn)向控制策略37-38
• 4.3.3 NNC網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第五章 Trucksim與Matlab聯(lián)合仿真40-49
• 5.1 TruckSim簡介40-41
• 5.2 穩(wěn)定性仿真分析41-48
• 5.2.1 高附著系數(shù)路面41-44
• 5.2.2 低附著系數(shù)路面44-48
• 5.3 本章小結(jié)48-49
• 第六章 總結(jié)與展望49-50
• 6.1 論文總結(jié)49
• 6.2 后期展望49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 作者簡介54
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果54

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本文編號(hào)：925463