摘要：为了实现现实车辆运动的多自由度和非线性，存Simulink环境下建直包含车辆侧倾运动和轮胎非线性的三自由度四轮转向模型，针对大多控制方法需要依赖被控对象为精确数学模型的缺陷，提出具有联想、门学习、自识别、自适应特性的自适应模糊神经网络四轮转向控制策略；通过以前轮转角及车速作为输入，并依此确定后轮转角的输出，建立获得训练样本的仿真实验模型，用混合法训练得到自适应模糊神经网络控制器，并分别与前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制下的四轮转向控制器进行仿真比较分析．结果表明自适应模糊神经网络控制使车辆在低速到中、高速时质心侧偏角趋于零，具有较强的鲁棒性；往角阶跃、移线实验中，控制效果优于前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制，较大地改善了车辆的操纵性能．

关键词：汽车 四轮转向 仿真分析 

单位：重庆交通大学机电与汽车工程学院 重庆400074 东风康明斯发动机有限公司 湖北襄阳441000