基于BP神经网络行驶稳定性判定的模型预测控制系统

摘要

针对车辆行驶稳定性实时且精确控制的挑战，结合李雅普诺夫指数与BP神经网络对车辆稳定性进行判定，再以其判定结果辅以模型预测控制算法进行行驶稳定性控制。此方案旨在迅速评估车辆行驶状态，确保行驶过程中的稳定性。所构建的车辆行驶稳定性判定模型，运用李雅普诺夫指数法，在不同行驶工况下离线计算出稳定性指标。这些指标被用作训练数据，以优化BP神经网络模型。经过试验验证，该神经网络模型展现出了较高的预测精度。基于上述稳定性判定模型，设计模型预测控制器。该控制器以稳定性判定模型输出作为介入前提，能紧密跟踪期望的横摆角速度与质心侧偏角，从而实现后轮转角的精确调控。为验证所设计的控制策略的有效性，采用Simulink与CarSim软件的联合仿真方法。仿真结果表明，所提出的控制系统能够依据车辆稳定性状况进行及时且准确的控制介入，显著提升了车辆行驶的稳定性。

关键词

李雅普诺夫指数 / BP神经网络 / 汽车行驶稳定性