本发明涉及一种基于双反馈循环神经网络的多轴车辆跟踪控制方法,包括:S1、引入路径跟踪误差模型,建立考虑多轴车辆系统的不确定性以及外部干扰的多轴车辆动力学模型;S2、设计最优标称控制律,其标称控制部分考虑了额外的误差积分反馈动作,以渐近稳定的方式跟踪标称多轴车辆动力学系统的参考路径;S3、设计切换控制律,用于保证设计的积分滑模面的可达性,同时与标称控制律结合形成最优积分滑模总体控制律,以提高整个跟踪控制系统的鲁棒性;S4、将双反馈循环神经网络应用于最优积分滑模控制器中,近似多轴车辆动力学系统的未知部分,并增强在未知模型参数存在的情况下得到的系统的鲁棒性。该方法可以提高多轴车辆跟踪性能。

本发明采用的技术方案是：一种基于双反馈循环神经网络的多轴车辆跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤S1：引入路径跟踪误差模型，建立考虑多轴车辆系统的不确定性以及外部干扰的多轴车辆动力学模型；步骤S2：设计最优标称控制律，所述最优标称控制律的标称控制部分考虑了额外的误差积分反馈动作，以渐近稳定的方式跟踪标称多轴车辆动力学系统的参考路径；步骤S3：设计切换控制律，所述切换控制律用于保证设计的积分滑模面的可达性，同时与标称控制律结合形成最优积分滑模总体控制律，以提高整个跟踪控制系统的鲁棒性；步骤S4：将双反馈循环神经网络应用于最优积分滑模控制器中，近似多轴车辆动力学系统的未知部分，并增强在未知模型参数存在的情况下得到的系统的鲁棒性。

近几十年来，多轴车辆因其大型化，多轴化被广泛地应用在交通运输、建筑工程和军事运载等领域。轮毂电机驱动和全轮独立转向的多轴车辆，可有效地实现灵活的作动和快速的力矩响应。然而，由于多轴车辆的动力学系统是一个具有强耦合和未知模型参数的复杂非线性系统。因此当车辆跟踪参考轨迹时，外部干扰及动力学模型参数不确定导致的系统跟踪控制性能变差。因此，在面临未知模型参数、动态复杂性和外部干扰的情况下，为多轴车辆提供高性能和鲁棒的路径跟踪控制仍然是一个具有挑战性的研究问题。现有关于车辆轨迹跟踪控制的方法，如参考专利CN 109739094A所述的为解决四轮独立驱动车辆的轨迹跟踪问题，提出了一种前馈控制和反演的滑模变结构控制方法相结合，以实现对轨迹的高性能跟踪，并保持操纵稳定性。参考专利CN 112918490A所述的以前馈控制方法减小车辆模型的调节时间，以反演滑模变结构控制方法减小车辆模型的误差，实现高性能的轨迹跟踪。这些控制方法在实现轨迹跟踪性能具有较好的鲁棒性和良好的跟踪性能。但仍存在一些不足与局限性，主要表现为：

1、传统的路径跟踪控制策略在外部扰动地情况下跟踪性能下降。多轴车辆动力学在行驶的过程中，不可避免的在高速转弯或者湿滑、不平整等复杂地面所产生的随机扰动力作用于轮胎，进而使得轮胎力发生波动降低跟踪控制的性能，而目前针对多轴车辆系统的路径跟踪控制策略大多采用滑模控制，滑模控制的设计结构简单、响应快和固有鲁棒性等显著优点，但没有考虑外部扰动，导致系统的鲁棒跟踪控制性能下降。

2、传统的路径跟踪控制策略当多轴车辆运行在时变的外部环境中，其动力学模型的系统参数难以实现精确测量。车辆随着使用时间的增加，车辆轮胎和悬架等结构特性参数会有一定的改变；同时，多轴车辆在行驶的过程中悬架杆件和悬架弹性元件会在不同的路面、加减速等工况下产生弹性形变，从而会产生额外的前束角和悬架外倾角。除此之外，垂直载荷、滑移角等诸多因素都会影响轮胎的侧偏刚度。这些不确定性参数会不可避免地影响车辆的操纵稳定性和侧向运动控制进而导致车辆的跟踪性能下降。

发明人：章小龙 余亚津 杜恒 庄娉婷 刘祺慧 张志忠 黄惠 李雨铮 俞建超 陈沛扬福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校，入选国家建设高水平大学公派研究生项目、教育部首批“卓越工程师教育培养计划”高校、新工科研究与实践项目、数据中国“百校工程”项目、国家“111计划”、“高校国际化示范学院推进计划”、国家级大学生创新创业训练计划、全国首批深化创新创业教育改革示范高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国专业学位研究生教育综合改革试点单位、国家集成电路人才培养基地、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、高校国家知识产权信息服务中心。

1)本发明针对多轴车辆受到外部干扰而导致的多轴车辆跟踪控制性能下降的问题，提出了一种新颖的最优积分滑模跟踪控制方法，以实现车辆更优的跟踪性能；首先设计了一种新型的最优标称控制律，同时考虑附加误差积分反馈，以保证渐近稳定地跟踪标称多轴车辆动力学系统的参考路径；然后设计了积分滑模控制律，进一步提升闭环系统的跟踪性能；设计的最优积分滑模跟踪控制提升了多轴车辆在外部干扰下时的跟踪控制鲁棒性。

2)本发明针对复杂的多轴车辆系统在时变的外部环境中运行时，其动力学模型的系统参数难以准确测量的问题，利用神经网络强大的逼近未知非线性函数方面的特性，将双反馈循环神经网络结构应用于最优积分滑模控制器中，以近似动力学系统的未知部分，并且通过基于李雅普诺夫的自适应律在线更新，使得控制器即使在任意初始值状态下也能获得良好的近似性能；根据李雅普诺夫理论，所提出的基于双反馈循环神经网络的最优积分滑模跟踪控制方案具有更好的跟踪性能。

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