車距的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制及其應(yīng)用研究.pdf

1、日益增多的交通事故已成為嚴(yán)重的社會(huì)問題，降低交通事故的損失和傷害有十分重要的意義。車輛在行駛中，前車采取減速行駛操作或出現(xiàn)障礙物，為了防止發(fā)生追尾，后車駕駛員會(huì)做出相應(yīng)的駕駛行為以應(yīng)對(duì)緊急情況。
　　 車間距離控制系統(tǒng)主要用于追尾碰撞事故的警告與預(yù)防。目前，車間距離控制系統(tǒng)的理論研究與實(shí)際應(yīng)用已取得了一定的進(jìn)展，它們廣泛采用了廣義預(yù)測(cè)模型、PID控制和經(jīng)典的模糊控制等方法。但是，這些方法都具有一定的局限性，由于系統(tǒng)參數(shù)是事先確定

2、下來的，系統(tǒng)運(yùn)行中它們不具有自適應(yīng)性，當(dāng)外界環(huán)境變化較大時(shí)控制效果較差。
　　 近年來，模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究以及它們?cè)诳刂祁I(lǐng)域的應(yīng)用取得了很大的進(jìn)展。模糊控制不需要建立被控系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，而用語言變量來描述系統(tǒng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性映射，具有自學(xué)習(xí)能力、能并行處理信息等優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于模型未知的復(fù)雜非線性系統(tǒng)或是動(dòng)態(tài)特性常變的控制對(duì)象，兩者的不依賴精確數(shù)學(xué)模型的控制特性具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)建模等方

3、面有著很強(qiáng)的互補(bǔ)性。
　　 本文采用一種可以實(shí)施混合學(xué)習(xí)算法的自適應(yīng)神經(jīng)一模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)結(jié)構(gòu)，對(duì)車輛縱向運(yùn)動(dòng)跟車間距控制問題進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了基于ANFIS結(jié)構(gòu)的跟車間距控制器，通過仿真對(duì)ANFIS結(jié)構(gòu)控制器中的各參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。建立了基于高斯型函數(shù)作為隸屬度函數(shù)的車間距離控制器模型，運(yùn)用前后兩車的速度差與距離差的變化情況對(duì)后車的加速度進(jìn)行控制。
　　 最后，本文對(duì)上述控制方法用Matlab進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。結(jié)