El control de estabilidad del vehículo debe interpretar con precisión la intención del conductor y garantizar que el estado real del vehículo sea lo más coherente posible con el estado deseado. Este artículo propone una estrategia de control de la estabilidad del vehículo, basada en el reconocimiento de la intención de giro del conductor, para un vehículo eléctrico de doble motor. Se construye un modelo híbrido consistente en una red neuronal de mezcla gaussiana oculta de Markov (GHMM) y una red RBF de crecimiento y poda generalizados (GGAP-RBF) para reconocer la intención de giro del conductor en tiempo real. El coeficiente de urgencia de giro, que se calcula a partir de los resultados del reconocimiento, se utiliza para establecer un modelo de referencia modificado para el control de la estabilidad del vehículo. A continuación, se construye el controlador superior del sistema de control de estabilidad del vehículo utilizando la teoría de control predictivo de modelos lineales. El mínimo de la suma cuadrática de la tasa de carga de trabajo del neumático del vehículo se toma como objetivo de optimización. Las condiciones de adherencia neumático-carretera, el rendimiento del motor y del sistema de frenado, y el estado del motor se toman como restricciones. Además, se establece un controlador inferior para el sistema de control de estabilidad del vehículo, con la tarea de optimizar la asignación del momento de guiñada adicional. Por último, se llevaron a cabo pruebas con vehículos realizando experimentos de cambio de carril doble y de cambio de carril simple en una plataforma para vehículos eléctricos de doble motor utilizando el controlador virtual del sistema de control de estabilidad A
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