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静液驱动履带车辆转向神经网络PID控制仿真（Steering Neural Network PID Control for Tracked Vehicle with Hydrostatic Drive）
履带车辆 静液驱动 转向 神经网络
2010/12/29
根据履带车辆转向运动学和动力学分析，提出转向控制策略，可在满足系统压力限制以及保证车辆转向安全条件下自动降低平均车速以保证驾驶员期望转向半径的准确实现。转向控制器由神经网络PID控制器和泵马达排量控制器组成。运用Matlab/Simulink对系统进行神经网络转向控制仿真分析，仿真结果表明，与传统PID控制相比较，神经网络控制输出超调量由10.5%降至4.1%，控制响应时间由4.8s降至2.2...
高速履带车辆静液传动改进模糊控制（Improved Fuzzy Control of High Speed Tracked Vehicle Hydrostatic Transmission）
履带车辆 静液传动 模糊控制
2009/11/24
针对高速履带车辆静液传动系统具有非线性及时变负载等特点，设计了应用于该传动系统的模糊控制器，因系统响应在上升和稳定阶段对模糊控制器的比例因子有不同的要求，定比例因子的模糊控制器难以二者兼顾，故提出一种改进方法，以补偿量及其绝对值的乘积作为新的补偿量对系统进行控制，构成变比例因子的模糊控制器。仿真及试验表明，改进的模糊控制器响应迅速，能有效抑制系统超调量，且系统的动态和静态性能有明显改善，适用于高速...
基于RecurDyn和Simulink的电传动车辆转矩控制策略（Torque Control Strategies Based on RecurDyn and Simulink for Electric Drive Tracked Vehicle）
履带车辆 电传动 控制策略
2009/8/11
结合由多体动力学软件RecurDyn建立的履带车辆动力学模型及地面模型以及由Matlab/Simulink建立的驱动电动机控制系统模型，构建了整车虚拟样机；分析和建立了转矩控制策略，对驾驶员信号进行了解析，利用Stateflow建立了控制逻辑；在此虚拟样机基础上利用联合仿真的方法对转矩策略进行了仿真和样机试验，验证了转矩控制策略方法的正确性。
电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制（Neural Networks PID Control of Steering Torque for Electronic Differential Tracked Vehicle）
履带车辆 转向 电子差速
2009/5/22
根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析，提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID（ANNPID）控制策略，由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成。通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统，实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制（MRAC）的感应电动机间接磁场定向（IFOC）转矩控制。采用该策略，在不同转向半径的...