耦合神经网络轮胎模型EPS自适应控制

建立了基于神经网络的轮胎模型。同时在EPS工况分类的基础上建立了工况推理准则，满足准确的判断要求，进而根据EPS所处的不同工况更改模糊PID的模糊规则，实现了多种助力特性的自适应切换。建立了整车多体动力学模型，进行了蛇形道路下的SIMPACK/Matlab联合仿真,并与基于dSPACE平台的实车试验进行对比分析。结果表明，基于该模型设计的控制策略可以有效降低驾驶员的操纵转矩和提高车辆的回正性能。