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基于BP神经网络EPS系统控制策略研究

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助力特性曲线是反映转向轻便性和路感强度的重要特性,对于目标车型进行电动助力转向系统的开发,需要设计符合目标车型状态变化的助力特性曲线,通过确定车速感应系数,设计出了目标车型的曲线型助力特性曲线,并采用基于BP神经网络的PID自适应控制,通过神经网络的自身学习和加权系数调整,实现参数自整定,避免了传统PID参数整定的繁琐.最后针对设计的曲线型助力特性曲线和BP神经网络的控制策略,进行仿真试验.结果表明:BP神经网络控制策略能够实现对曲线型助力特性曲线的目标电流进行实时跟随,而且比传统PID控制策略具有较高的稳定性,提高了系统的鲁棒性,对汽车电动助力转向控制器的开发具有重要意义.
Research on Control Strategy of EPS System Based on BP Neural Network

商显赫、林幕义、陈勇、马彬

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北京信息科技大学机电工程学院,北京100192

北京电动车辆协同创新中心,北京100192

电动助力转向 助力特性曲线 BP神经网络 鲁棒性

国家自然科学基金青年基金促进高校内涵发展研究生科技创新项目机电学院项目(第二批)

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2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.373(3)
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