随着汽车技术的发展,主动安全性日益受到重视。四轮转向(4WS)是实现主动安全性的方法之一。近年来,很多汽车厂商纷纷推出了带有四轮转向系统的概念车,如Honda,Nissan,Mazda等,并把一些成熟的4WS技术应用到了它的普及型汽车中,提高了汽车的主动安全性。4WS汽车的主要优点在于,在低速时能有效地提高机动性;在高速时减少了车辆转弯时产生甩尾、侧滑的可能性。因此,它是一项具有广阔前景的先进技术,有良好的应用前景。车辆的动力学受各种非线性因素(如轮胎特性和路面状况)的影响,因此,这些非线性因素在4WS控制系统设计中是不可忽略的。但传统的4WS控制系统大多基于线性二自由度和三自由度模型,建立在经典控制理论的基础上,对实际车辆很难得到满意的控制效果。本文利用神经网络的非线性建模能力来设计4WS控制系统,目标是通过主动控制后轮转角而使车辆的质心侧偏角为零。其主要内容如下:首先,对二自由度和三自由度模型的动力学方程进行推导,并重点研究了利用ADAMS/Car建立四轮转向整车多体模型。此整车多体模型考虑了悬架机构运动学和车辆行驶时零部件的非线性特性,能更加真实地反映了实际车辆系统的运行状况。然后,根据非线性车辆模型产生的输入输出数据来训练BP神经网络车辆模型,使其能够学习到车辆和轮胎的非线性动态特性,将车辆动力学模型辨识为一个BP网络的车辆模型。仿真结果表明,BP神经网络辨识模型是准确合理的。最后,根据非线性车辆辨识模型设计以质心侧偏角为控制目标的神经网络控制器。同时,将神经网络四轮转向控制方法与其他四轮转向控制方法进行比较,结果表明采用神经网络控制方法的车辆操纵稳定性较好。研究结论对四轮转向车辆的理论分析与设计具有一定的借鉴价值。