【摘 要】
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针对传统的自适应巡航(Adaptive cruise control, ACC)加速度控制算法对系统变化的辨识速度慢、动态性能较差、调整缓慢的问题，提出了一种基于并行神经网络PID(parallel neura
【机 构】
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1.江苏大学汽车工程研究院，江苏镇江212013, 2.静冈理工科大学机械系，静冈袋井437-0032
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针对传统的自适应巡航(Adaptive cruise control, ACC)加速度控制算法对系统变化的辨识速度慢、动态性能较差、调整缓慢的问题，提出了一种基于并行神经网络PID(parallel neural network PID，PNNPID )的加速度控制算法.通过分析传统串行神经网络PID (serial neural network PID , SNNPID )对误差直接反馈的不足，应用神经网络自学习功能，开发了基于并行控制原理的车辆加速度控制器.考虑车辆乘坐舒适性，对实际输出进行合理优化，设计了拟合驾驶行为的滤波限幅方案.实验结果表明，基于PNNPID的加速度控制器相比基于串行神经网络PID (serial neural network PID , SNNPID )的加速度控制器，最大偏差控制在10.25 m/sz以内，并具有平均误差小，调整时间短，瞬态特性良好等特点.
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