突发地震灾害中无人驾驶救援车伺服控制系统研究

针对当前采用PID控制器控制无人驾驶救援车伺服系统时存在的轨迹跟踪精度不高,误差控制性能较差,灵活性、平稳性和安全性能不佳等问题,提出并设计基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服控制系统,建立突发地震灾害中无人驾驶救援车伺服控制系统驱动模型,并以此模型作为被控对象;根据系统期望输出值与实际输出值构成的控制偏差获得PID控制规律,并通过调节PID控制器控制参数实现系统控制,在此基础上,采用BP神经网络通过对无人驾驶救援车伺服控制系统性能的学习,构建基于BP神经网络整定的PID控制器,并采用梯度下降法修正控制器加权系数,通过在线调整BP神经网络加权系数即可实现控制器的自适应调整,控制突发地震灾害中无人驾驶救援车实施救援。实验结果表明,设计的基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服系统可有效提高轨迹跟踪精度,具有较好的灵活性,且能够保证驾驶员的安全和车辆平稳行驶。