电磁直驱驾驶机器人模糊神经网络车速控制方法及试验验证

摘要

为了实现不同驾驶循环工况的精确车速跟踪,提出了一种电磁直驱驾驶机器人模糊神经网络车速控制方法.通过电磁直线作动器直接驱动油门机械腿、制动机械腿、离合器机械腿和换挡机械手.给出了电磁直驱驾驶机器人控制系统结构和协调运动控制模型.在此基础上,设计了电磁直驱驾驶机器人模糊神经网络车速控制模型,电磁直驱驾驶机器人油门、制动、离合器机械腿和换挡机械手的位移作为网络模型的输入,试验车辆的车速作为网络模型的输出.输入变量的隶属度函数个数都为3,隶属度函数的类型都采用广义钟形函数,网络训练算法选用反向传播算法和最小二乘法相结合的混合学习算法.本文提出的方法与其他控制方法和人类驾驶员的驾驶性能进行了对比分析,试验验证了提出方法的有效性.