电液助力转向系统神经网络积分滑模控制方法

摘要

本发明提出一种电液助力转向系统神经网络积分滑模控制方法，包括以下步骤：建立电液助力转向系统的数学模型；基于滑模方法和智能控制理论设计得到自适应RBF神经网络积分滑模控制器。本发明采用非线性积分滑模技术作为基本控制方法，其切换性能够使得控制系统对参数不确定性及外部干扰具有很强的鲁棒性，通过结合自适应RBF神经网络的方法实时逼近电液助力转向系统的动态行为，所设计的控制方法不仅不必推导适用于控制器设计所需的精确数学表达式，同时也不再需要泵源压力、工作压力和左、右侧轮胎阻力矩的测量。最终，所设计的神经网络积分滑模控制方法对模型不确定性和外部时变干扰具有很强的鲁棒性，并且能够及时、准确地跟踪电液助力转向系统的给定期望指令。