四轮转向车辆控制：非线性建模与神经网络优化

本篇硕士学位论文深入研究了基于Matlab/Simulink和神经网络的四轮转向车辆控制技术。四轮转向作为主动底盘技术的关键部分，对提升车辆的操控稳定性和行驶性能具有重要意义。作者首先针对车辆非线性问题，特别是轮胎非线性的影响，构建了一个包含轮胎效应的三自由度四轮转向车辆模型。通过对模型状态方程的分析，论文揭示了模型参数对车辆动态响应的重要影响，并利用Matlab/Simulink环境建立了一个仿真模型。 在论文的核心部分，作者采用车辆运动稳定性评估指标来探究四轮转向系统对车辆动态性能的影响。通过讨论和设定控制目标，作者提出了一种基于BP神经网络的LM算法来设计车辆控制器。实验结果显示，相较于传统的前轮转向，四轮转向车辆在该控制器下表现出显著更好的响应性能。 进一步，作者将神经网络四轮转向控制方法与传统方法进行比较，证明了神经网络控制策略在提高车辆操纵稳定性方面的优势。同时，论文还探讨了四轮转向技术与其他主动底盘技术（如横摆力矩控制）的集成潜力，强调了多技术协同作用对于提升整体操控性能的重要性。 总结来说，本文通过对三自由度非线性车辆模型的研究，不仅揭示了四轮转向车辆控制的内在原理，而且还设计并验证了一种实用的控制器。这项工作对于理解四轮转向车辆的理论分析与实际设计具有实用价值，为相关领域的研究人员和工程师提供了有价值的参考依据。关键词包括四轮转向、轮胎非线性、神经网络、操纵稳定性以及仿真分析。