基于RBFNN的智能车辆转向系统的预设性能控制

摘要

针对存在模型非线性和参数不确定性的智能车辆转向系统的预设性能跟踪控制问题，采用径向基函数神经网络对转向系统中的不确定非线性进行在线逼近，结合障碍Lyapunov函数技术为智能车辆的线控转向系统设计预设性能控制器。在控制器设计中，采用动态增益技术补偿控制增益未知对系统控制性能的影响。利用Lyapunov方法分析系统的稳定性，证明在控制器作用下，前轮转角的跟踪误差在预设的时间内收敛至原点预设的邻域；通过数值仿真和整车实验验证了控制方法的合理性。

关键词

转向系统 / 不确定非线性 / 未知控制增益 / 径向基函数神经网络 / 预设性能控制

基金资助

宁夏自然科学基金项目（2023AAC03360）; 宁夏高校科学研究项目（NGY2022147）