【摘 要】
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针对ABS电磁阀所表现出的非线性特性，本文基于BP神经网络设计电磁阀控制器，补偿电磁阀的迟滞等非线性特性对系统的影响，使ABS系统对制动压力的控制变为智能控制，提高控制精度。通过研究ABS实际运作工况，使控制器分别在制动增压和制动减压条件下进行训练，从而优化控制器参数。最后，利用硬件在环实验验证了所设计的控制器在低附着路况下使ABS性能有显著提高。
【机 构】
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吉林大学控制科学与工程系,长春 130025 吉林大学车辆工程系,长春 130025
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针对ABS电磁阀所表现出的非线性特性，本文基于BP神经网络设计电磁阀控制器，补偿电磁阀的迟滞等非线性特性对系统的影响，使ABS系统对制动压力的控制变为智能控制，提高控制精度。通过研究ABS实际运作工况，使控制器分别在制动增压和制动减压条件下进行训练，从而优化控制器参数。最后，利用硬件在环实验验证了所设计的控制器在低附着路况下使ABS性能有显著提高。
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