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模糊RBF神经网络PID在汽车定速巡航控制系统应用
张袅娜， 李昊林*
【摘 要】结合模糊控制的推理和RBF神经网络的自学习能力，实现对PID控制器参数的实时在线整定。仿真结果表明,该方法可以有效改善汽车巡航系统速度跟随过程中的动态性能和稳定性能。
【期刊名称】长春工业大学学报（自然科学版） 【年(卷),期】2017(038)003 【总页数】8
【关键词】巡航; 模糊控制; RBF神经网络; PID整定
0 引 言
汽车巡航控制系统(CCS)对预定车速与实际车速之间的偏差进行有效识别，通过控制器对车辆的节气门进行自动调节，实现行驶车速对预定车速的快速稳定跟随，作为一种高效的辅助驾驶系统，当车辆行驶速度超过某一阈值时，驾驶员即可手动开启车辆的自动巡航驾驶模式。鉴于自动巡航系统的优势，目前，国内外各汽车研发企业已将自动巡航系统作为高档车型的重要配置，但由于车辆在巡航过程中存在较强的非线性，易受到外界干扰的影响，且车辆行驶工况复杂，因此,实现对汽车巡航控制系统的优化升级已成为未来汽车行业发展的重要方向，得到相关汽车控制方面专家的普遍重视[1-4]。
目前，国内多家科研机构和高校企业都对汽车定速巡航控制有一定研究，如刘文彬[5]通过该方法可以使系统具有较好的精度，响应速度快，系统工作稳定，能够满足汽车巡航系统实际使用要求。李肖含[6]提出了基于模糊控制的自动巡航控制器，该种控制器可以与传统ACC系统控制方法相比，该控制策略有着响
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