典型文献
电动助力转向系统主动回正控制策略研究
文献摘要：
针对目前电动助力转(EPS)系统存在低速行驶回正不足和高速行驶回正超调问题,提出了基于粒子群优化BP神经网络PID参数自适应调整的EPS主动回正控制算法,建立了EPS回正控制系统动力学模型和主动回正控制决策.利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特点优化BP神经网络的最优权值和阈值,并通过Simulink仿真和硬件在环试验实施验证.结果 表明:提出的基于粒子群优化BP神经网络PID参数自适应调整控制算法与PID算法、普通BP神经网络PID参数自适应调整控制算法及模糊PID控制算法相比,收敛速度更快,稳定时间更小,明显改善了EPS转向系统的回正性能,为EPS系统的发展带来了深远的影响.
文献关键词：
电动助力转向;主动回正控制;粒子群优化算法;BP神经网络;PID参数自适应调整
中图分类号：
作者姓名：
武国飞;李媛媛;陈少棠
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]武国飞;李媛媛;陈少棠-.电动助力转向系统主动回正控制策略研究)[J].制造业自动化,2022(02):67-72,92
A类：
主动回正控制
B类：
电动助力转向系统,控制策略研究,EPS,低速行驶,驶回,高速行驶,超调,PID,参数自适应,自适应调整,控制算法,系统动力学模型,控制决策,粒子群算法,全局最优,收敛速度,权值,Simulink,硬件在环试验,试验实施,调整控制,稳定时间,回正性能,粒子群优化算法
AB值：
0.256155
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