【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化与径向基（Radical basis function,RBF）神经网络优化算法的商用车横向稳定性优化控制策略,采用上、下双层控制模式,上层控制器以横摆角速度与质心侧偏角
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提出一种基于粒子群优化与径向基（Radical basis function,RBF）神经网络优化算法的商用车横向稳定性优化控制策略,采用上、下双层控制模式,上层控制器以横摆角速度与质心侧偏角为控制目标,依据车辆行驶工况的反馈信息,利用粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法对模糊控制器中的比例因子参数实施动态优化,实现对前轮附加转角和横摆力矩的控制.下层控制器采用RBF神经网络优化制动力分配,通过对横摆角速度偏差的自适应学习,结合滑移率控制器实时优化分配左、右前轮
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