【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辨识速度慢、动态性能差、调整缓慢的问题,提出了一种基于PNNPID(parallel neural network pro
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,静冈理工科大学机械系
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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辨识速度慢、动态性能差、调整缓慢的问题,提出了一种基于PNNPID(parallel neural network proportion integration differentiation)的加速度控制算法.通过分析传统SNNPID(serial neural network proportion integration differentiation)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;考虑车辆平顺性,设计了符合驾驶行为的滤波限幅方案.实验结果表明,相比基于SNNPID的加速度控制器,基于PNNPID的加速度控制器最大偏差控制在±0.25 m/s~2以内,并具有平均误差小、调整时间短和瞬态特性良好的特点,滤波限幅方案有效提高了驾驶的舒适性.
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