本文關(guān)鍵詞： 重型車輛 側(cè)翻預(yù)警算法 預(yù)警精度 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對輪轂液壓混合動力重型商用車,引入基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立側(cè)翻預(yù)警控制策略.首先,建立重型車輛3自由度側(cè)翻參考模型,選取車輛側(cè)翻預(yù)警算法的側(cè)翻指標(biāo),并結(jié)合參考模型建立側(cè)翻指標(biāo)觀測器;然后,在傳統(tǒng)TTR(Time-To-Rollover)側(cè)翻預(yù)警算法研究的基礎(chǔ)上,引入遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANN)對傳統(tǒng)的TTR預(yù)警算法進(jìn)行優(yōu)化,建立基于GANN-TTR的側(cè)翻預(yù)警算法;最后,利用Truck Sim仿真軟件建立整車模型,利用AMESim仿真軟件建立輪轂液壓系統(tǒng)模型,在Matlab/Simulink環(huán)境下實(shí)現(xiàn)側(cè)翻預(yù)警算法,并通過Matlab/Simulink、Trucksim和AMESim三軟件搭建聯(lián)合仿真平臺,選取階躍轉(zhuǎn)向和魚鉤轉(zhuǎn)向兩種典型工況進(jìn)行仿真,對比傳統(tǒng)TTR、傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及基于GANN-TTR的側(cè)翻預(yù)警算法的預(yù)警精度.仿真結(jié)果表明,基于GANNTTR的側(cè)翻預(yù)警算法能夠有效提高預(yù)警精度,通過方向盤轉(zhuǎn)角和縱向車速進(jìn)行算法修正后得到的曲線與理想預(yù)警曲線誤差最小達(dá)5%.
[Abstract]:The BP neural network algorithm based on genetic algorithm is introduced to establish the early warning control strategy for the heavy commercial vehicle with hydraulic hybrid electric vehicle hub. Firstly, the 3 DOF rollover reference model of heavy duty vehicle is established. Selecting the rollover index of vehicle rollover early warning algorithm and combining with the reference model to establish the rollover index observer. Then, based on the traditional TTRT Time-To-Rollover early warning algorithm, Genetic algorithm optimized BP neural network was introduced to optimize the traditional TTR early warning algorithm, and the rollover early warning algorithm based on GANN-TTR was established. Finally, the whole vehicle model was established by using Truck Sim simulation software. The hydraulic system model of wheel hub is established by using AMESim simulation software, and the early warning algorithm of rollover is realized under the environment of Matlab/Simulink. Through Matlab / Simulink Trucksim and AMESim software, a joint simulation platform is built, and two typical working conditions, step steering and fishhook steering, are selected to simulate. Compared with the traditional TTR-based BP neural network and the GANN-TTR based rollover early warning algorithm, the simulation results show that the rollover early warning algorithm based on GANNTTR can effectively improve the early warning accuracy. The minimum error between the curve and the ideal warning curve is up to 5 by the algorithm correction of steering wheel angle and longitudinal speed.
【作者單位】： 吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;一汽解放青島汽車有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575221,51675214) 吉林大學(xué)研究生創(chuàng)新研究項(xiàng)目(2016083)~~
【分類號】：U461.6;TP183

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本文編號：1497923