摘要：年辆的转向系鏡是一个非线性系统，转向系統的动态响应依赖子控制算法及其实現。针对重型车辆转向系统进行推导建模，并将PID控制与Bang-Bang控制算法相结合，形成新的控制算法来控制重型运输车辆的转向；在MATLAB/Simulink环境下得到系统的闭环模型，并进行仿真，验证新算法的有效性。
关键词：重型车辆；Bang-Bang控制；Bang-Bang + PID双模控制
0引言
重型运输车辆的转向控制系统目前讨论得不多，也不够高效。其实对重型车辆的转向控制系统有着非常高的要求。这是因为：（1）该在车辆的负荷很重，可以达到900 t；（2）转向控制系统由于尺寸大所以是一种分散系统（3）转向系统是一个是由液压和机械结构组成的非线性系统。因此，传统的控制方法不能有效提高转向系统性能，这种情况阻
碍了转向速度的提高，导致了汽车运输效率下降。为了提高重型车辆转向系统的效率需要研究与实现新的控制算法（1）。1转向系统模型
重载运输车辆的转向系统有6个轴线，12个轮胎，其载荷可达到130 t。它有2个单独工作的驾驶室。转向系统的执行器是由转向阀，汽缸以及连接杆组成[2。
经过分析，该转向系统模型可以建立如图1所示。
2转向控制算法研究和仿真
2.1算法研究
传统上，转向控制算法主要是指PID控制。
PID控制的特点是：简单、高鲁棒性和高稳态性[31，但它不能实现快速转向控制响应。由于重型运输车辆的转向系统具有较大惯性并存在上述特征，为了减少系统的响应时间，通常使用遗传算法来调整PID参数在线解决时延的问题。同时，应用RBF神经网络控制器改进传统的PID控制来实现控制重型运输车辆转向系统，使系统具有适应性和鲁棒性，但这些控制方法需要大量的计算，需要较高的硬件性能。因此，使用和维护这些复杂的算法非常困难。
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