Research of Variable Pavement Vehicle SBC Based on Adaptive RBF Neural Network Sliding Mode Control

机译：基于自适应RBF神经网络滑动模式控制的可变路面车辆SBC研究

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Automotive SBC system is a nonlinear time-varying and uncertain system, tire character changes in the scope of large, and vehicles model is uncertain, so it is difficult to establish the precise mathematical model for non-linear vehicle braking process. Based on the basis of model parameters gaining the estimated optimal slip rate, this paper presents using adaptive RBF neural network sliding mode control algorithm in the control of variable pavement vehicle SBC, with the control of vehicle under the optimal slip rate, the simulation results show that the braking performance is very good. This shows the feasibility and validity of the adaptive RBF neural network sliding mode control algorithm presented by this paper to the vehicle SBC system.

机译：汽车SBC系统是一个非线性时变不确定和不确定的系统，轮胎角色变化的范围，车辆模型是不确定的，因此难以建立非线性车辆制动过程的精确数学模型。基于估计最佳滑动速率的模型参数的基础，本文在可变路面车辆SBC控制中使用自适应RBF神经网络滑动模式控制算法，随着车辆的控制在最佳的滑移率下，仿真结果表明制动性能非常好。这表明本文向车辆SBC系统提供的自适应RBF神经网络滑动模式控制算法的可行性和有效性。

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来源
《International Conference on Electronic Computer Technology》|2009年||共5页
会议地点
作者
Zhou Zhiguang; Zhang Guixiang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Nonlinear system; RBF Neural Network Sliding Mode Control; Pavement Recognition; SBC; Simulation;

机译：非线性系统;RBF神经网络滑动模式控制;路面识别;SBC;模拟;

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