基于模糊小波神经网络算法的汽车滑移率控制研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2016年第5期北京时间：

作者：薛艳梅

单位：薛艳梅,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044,杨青青,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044,邵珂,南京信息工程大学 数学与统计学院, 南京, 210044

摘要：防抱死系统是汽车制动过程非常重要的基本安全措施，滑移率控制是汽车防抱死控制的重要组成部分.汽车的制动过程是一个与实时路况相关的时变、非线性、不确定系统.针对该问题开展基于模糊小波神经网络算法的滑移率控制研究.通过采用模糊小波神经网络估计系统模型的非线性、时变不易获知的部分，结合等效控制思想来构造滑模控制法则，从而实现期望的滑移率控制.Matlab-simulink仿真结果表明，所设计的算法具有良好的鲁棒性能，能有效、快速地到达期望的滑移率.

关键词：滑移率;滑模控制;神经网络;小波;模糊理论

基金资助：国家自然科学基金青年基金（11301276）；江苏省自然科学基金青年基金（BK20130984）；南京信息工程大学大学生实践创新训练计划（201410300135）；南京信息工程大学本科生优秀毕业论文支持计划（2016）