智能车辆自适应巡航控制系统：模糊逻辑与滑模控制

"这篇论文详细探讨了智能车辆的自适应巡航控制系统的设计与仿真，结合模糊逻辑和滑模控制理论，创建了一个双层结构的控制系统，旨在实现车辆在不同行驶工况下的精确跟踪和适应性。" 自适应巡航控制系统是现代智能车辆中的一个重要技术，它允许车辆自动调整速度以保持与前车的安全距离。在本文中，作者李以农、冀杰、郑玲和赵树恩，来自重庆大学机械传动国家重点实验室，提出了一种创新的方法来设计这样的系统。他们采用了模糊逻辑和滑模控制理论相结合的方式，构建了一个上下两层的控制结构。 模糊逻辑在此系统中扮演了关键角色，它能够处理不确定性和模糊信息，使系统能够在复杂环境中做出更接近人类驾驶员的决策。通过模糊规则，系统可以理解并响应不同的驾驶情境，如车辆的加速、减速或跟踪前方车辆。 滑模控制理论则被用来确保系统的稳定性和快速响应。滑模控制是一种非线性控制策略，它允许系统在面临参数变化或扰动时，依然能保持良好的性能。在自适应巡航控制系统中，滑模控制被应用于节气门开度和制动压力的协调控制，使得车辆能够精确地跟踪期望的加速度，无论是加速还是减速。 此外，作者还设计了一套切换逻辑曲线，确保在节气门和制动控制之间平滑过渡，以维持系统的协调性。这种逻辑曲线在不同行驶条件下切换控制策略，使得车辆在加速、跟踪和制动时都能保持良好的驾驶性能。 仿真实验结果显示，所提出的自适应巡航控制系统在多种驾驶工况下表现出了优秀的跟踪能力和适应性。这表明，结合模糊逻辑和滑模控制的方案对于提高智能车辆的自动驾驶性能具有显著的效果，对于未来智能交通系统的安全性和效率提升具有重要意义。 关键词涉及的动力传动系统、自适应巡航控制、滑模控制和模糊逻辑，都是本文深入研究的关键领域。中国分类号U461.6将该研究归类于交通运输工程领域，而文章编号1004-132X(2010)11-1374-08则标识了该论文在2010年6月发表的具体信息。这项工作为智能车辆的自适应巡航控制提供了理论基础和技术参考，对相关领域的研究与发展有着积极的推动作用。