王磊

摘 要：采用两自由度两轮车模型建立四轮转向车的动力学模型，研究Adaline自适应神经网络技术在四轮转向车控制系统中的应用。与两轮转向车相比，四轮转向车车辆的质心侧偏角接近于零，汽车的运动姿态得到很好地的控制，神经网络控制的四轮转向车辆横摆角速度变化不大，这样可以使驾驶员保持原有的转感觉。

关键词：四轮转向；Adaline神经网络；零质心侧偏角

1 引言

随着人们对车辆舒适性、安全性的要求越来越高，四轮转向车（简称4WS）将越来越受到关注。低速时，前后轮转向角度相反，可以显著提高转向的灵活性；高速时，前后轮转向角度同向，可以极大地提高汽车高速行驶的稳定性、舒适性。当前对四轮转向的控制系统研究方法很多，有经典控制方法、鲁棒控制、模糊控制等等。人工神经网络技术也逐渐应用到四轮转向的研究中，本文研究一种Adaline自适应神经网络技术在四轮转向控制系统中的应用。

2 汽车四轮转向汽车动力学模型

在四轮转向研究中，一般把汽车简化为一个两自由度的摩托车模型，分别以质心侧偏角和横摆角速度为自由度，可以列出其运动微分方程：[1]

mu（β·+ω）=Cf（β+lfω/u-δf）+Cr（β-lrω/u-δr）

Izω·=Cflf（β+lfω/u-δf）+Crlr（β-lrω/u-δr）

其中：为δf车辆前轮转角；δr为车辆后轮转角；β为车身质心处侧偏角；ω为车辆的横摆角速度；u为车辆速度；m为车辆质量；Iz为车身横摆转动惯量；lf、lr分别为质心到前后轴的距离；Cf、Cr为前、后轴侧偏刚度。由于路面激励的扰动，4WS传感器的测量误差及4WS系统模型的非线性，该控制系统可以将4WS模型参数的在线辨识与控制器参数的修正进行完美结合。……