自动变速汽车神经网络三参数换挡策略

为了使汽车自动变速器(AMT)换挡能够适应路况与车况变化,更好地满足汽车换挡平顺性和燃油经济性要求,提出了AMT汽车神经网络三参数换挡控制.论文首先给出了神经网络三参数换挡控制原理,接着给出了神经网络三参数换挡控制算法,并且叙述了在长安羚羊AMT轿车上进行神经网络三参数换挡仿真与试验的结果.与神经网络两参数换挡进行的比较表明:采用神经网络三参数换挡比采用神经网络两参数换挡更加符合驾驶员的换挡经验和习惯,挡位切换曲面变化平滑,比传统计算法求解换挡规律更简便、易于实现、鲁棒性更强.     

基于变载荷的最佳动力性AMT换挡规律修正

针对城市公交车运行过程中乘客上下车频繁、载荷变化比较大,致使车辆动力性不能充分发挥的特点,提出了变载荷对电控机械式自动变速器(AMT)动态三参数最佳动力性换挡规律实时修正的方法。通过对车辆进行纵向动力学分析,建立了变载荷换挡规律数学模型,得到了汽车在不同载荷状态下的最佳换挡点。最后利用Matlab/Simulink搭建整车传动系统模型,并进行仿真。通过对车辆在变载荷与传统换挡规律下挡位变化快慢、最高车速和行驶路程进行比较,表明质量修正后的换挡规律改善了公交车的行驶动力性,真实地反映了车辆换挡时所处的状态,验证了变载荷换挡规律的有效性。     

基于DSP实现的自动变速器神经网络换挡研究

研究了车辆自动变速器的换挡建模问题，介绍了利用径向基神经网络（RBFN）的换挡建模方法和算法，为了满足建模过程的在线运行，设计了DSP处理器TMS320C31和80C196双CPU硬件系统，测试结果表明，RBFN网模型能够很好从驾驶员的换挡数据中获得换挡规律，利用DSP实现RBFN算法满足工程要求。     

基于模糊PID控制的电动汽车AMT换挡电机控制研究

为了提高电动汽车2挡AMT换挡执行机构的换挡准确度、减少响应时间,提出了一种新型换挡执行机构,采用无刷直流电机作为动力源,并以滚珠丝杆配合齿轮齿条的传动方式,将换挡电机的转动转化为换挡拨指的摆动,实现挡位切换。针对换挡电机控制问题,基于无刷直流电机的数学模型,提出了电流、转速双闭环的控制策略,并采用模糊PID算法对其转速进行控制。最后,基于换挡电机启动、制动、堵转工况工况,对电机控制系统进行建模仿真,结果表明：与常规PID控制相比,无刷直流电机在采用模糊PID控制时具有更好的动态性能和稳定性能。     

电控汽车自动变速器换挡系统设计

为了提升电控汽车在换挡过程中的顺畅度及舒适性,实现自动变速的换挡控制功能,分析了换挡质量的衡量指标,构建车辆传动系统中核心部件发动机、离合器、变速器的动力学模型以及车辆阻力模型,详细设计了自动变速换挡控制系统的转速控制模块、变速执行模块以及动态抗扰动模块。利用PID控制实现发动机的转速调整,利用选换挡电机实现变速控制,采用动态滑膜算法提升系统抗扰动能力。经过实车验证,系统在升档过程中换挡耗时1.15 s,车辆冲击度在4 m/s³以内,耗时短、冲击小,达到了良好的换挡控制效果。     

基于模糊控制的汽车换挡系统及其设计

根据对现行汽车换挡的分析,提出了以路况以及油门开度为输入量的模糊控制换档策略,最后结合目前流行的MAT-LAB仿真软件对所设计的系统进行仿真。     

纯电动汽车自动同步换挡系统设计

变速器对纯电动汽车具有重要意义,可以改善电动汽车的起步性能、加速性能、爬坡性能、高速性能以及提高电动汽车最高续航里程.本文对比分析现有几种变速器的优缺点,借鉴这几种变速器系统的基础上,自行开发设计自动同步换挡变速器系统(AST),文章详细介绍AST系统的内部结构,结构设计与工作原理,AST系统的实验平台以及AST换挡策...     

双离合器自动变速车辆换挡模糊免疫PID控制

双离器式自动变速器车辆的核心与难点是换挡过程离合器重叠控制.针对传统离合器控制系统难以适应系统的非线性和时变等特性,从而影响换挡过程离合器系统精确控制的问题,借鉴生物免疫反馈响应过程的调节作用和模糊逻辑推理的自适应性来实现离合器控制参数自整定,设计了基于模糊免疫PID的离合器控制策略.应用Simulink建立了双离合器式自动变速车辆换挡过程离合器接合数学模型和控制器仿真模型.仿真实验表明,基于模糊免疫算法的PID离合器控制器能更好地提高控制系统的精度和响应速度,并能适应离合器系统参数的变化,较好地提高了双离合器式自动变速器换挡过程的品质.     

双离合自动变速汽车坡道挡位优化研究

为了解决双离合自动变速汽车坡道行驶时采用基本二参数换挡规律引起的换挡循环现象,设计了一种坡道挡位优化策略;首先基于车辆纵向动力学模型,运用拉格朗日插值算法对道路坡度进行实时辨识;进而,利用模糊推理得到坡道换挡因子,从而优化汽车坡道挡位;最后,对提出的挡位优化策略进行仿真与分析;仿真结果表明:该挡位优化策略能够根据所辨识的道路坡度有效地确定汽车挡位,不仅解决了车辆在上坡行驶时的换挡循环现象,同时下坡时能使发动机充分发挥辅助制动作用。     

基于模糊自适应方法对汽车定速控制的研究

对于一般线性系统的控制常采用PID方法,但在具有复杂非线性特性的系统中,如汽车定速巡航系统,PID结构常出现参数选择盲目、固化,系统易产生振荡、超调、响应慢等问题,为找到一种有效控制汽车定速行驶的方法,提出将现代模糊控制与传统PID控制方法结合,构建出模糊自适应控制方法,并针对影响车速的汽车动力学系统对象进行仿真。最后结合常用PID方法控制结果进行对比,仿真结果表明模糊自适应控制方法不仅具有自动修正参数的能力,还具有稳定性强、响应快速以及超调量小等优点。     

模糊自适应PID控制的研究及应用仿真

传统PID控制器参数的整定是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统。针对其参数整定不良、性能欠佳,对被控过程的适应性差等缺点采用模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。仿真结果表明该模糊自适应PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性,有较好的工程应用前景。     

无刷直流电机模糊伺服控制器设计

针对直流无刷电机(BLDC)的数学模型具有较强非线性的特点,文章基于三调节因子模糊控制算法建立了其伺服控制器.与传统伺服控制器相比,为增加控制的平滑性,在模糊伺服控制器的设计中引入了第三个调节因子.将位置误差及其变化量分别作为位置控制器的输入,当位置误差处于不同的等级时采用不同的调节因子.为了验证所设计伺服控制器的有效性,分别对BLDC系统的位置跟踪、转速以及a相电流特性进行了仿真研究.此外,通过与位置环采用普通PI控制器时的位置跟踪特性进行比较,表明所设计的模糊伺服控制器性能较好,从而为无刷电机伺服控制系统的设计、开发与调试提供了一种新途径.     

Matlab软件中的Fuzzy Logic工具箱在模糊控制系统仿真中的应用

该文根据作者对Ｍａｔｌａｂ仿真软件包的应用研究,阐述了如何在Ｍａｔｌａｂ软件中利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ平台和Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ工具箱实现模糊控制系统的设计、仿真和动态性能分析,并以电站汽温过程控制为例进行了仿真研究,结果表明利用Ｍａｔｌａｂ进行模糊控制系统仿真快速简单精确,可视化强,完全能够满足工程技术人员的需要。     

信号交叉口模糊逻辑自适应控制

针对城市道路交叉口的智能交通信号控制,提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制算法,该算法综合考虑了本相位最小绿灯时间结束时刻的路段车辆数和相邻相位的车辆排队长度,以及本相位非关键车流对关键车流的影响,采用两个规则前件进行主模糊控制器的模糊推理,设计了具有更多控制信息的两级模糊控制器。结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制算法在减少车辆延误方面有明显改进。     

Customizable hardware design of fuzzy controllers applied to autonomous car driving

Nowadays, final products often encompass a certain intelligence therein to deal with variation or lack of precision in the sensing input data. This intelligence is usually acquired via the utilization of existing soft techniques, such as artificial neural networks, genetic algorithms and fuzzy control, among others. Thus, it is profitable to have on-the-shelf shell scalable and adaptive hardware designs that implement these soft techniques. This availability allows for an immediate embedding of any of those designs onto final products. This usually entails a reduced time-to-market of the product. Process control is one of the many applications that took advantage of the fuzzy paradigm. In general, controllers are embedded into the controlled device. This paper presents a novel design of a reconfigurable efficient parallel architecture to implement fuzzy controllers on hardware with almost no design effort for final users. The proposed architecture is herein proven suitable for embedding. It is customizable, so it allows the setup and configuration of the controller parameters, and hence its use for any problem application. Two fuzzy controllers that model autonomous car driving are implemented and their cost and performance evaluated.     

自动燃烧控制中模糊优化的实现

利用模糊系统来计算炉内每块板坯对应的最佳温升曲线，然后利用该最佳温升曲线来计算加热炉的设定炉温。由于模糊系统在自动燃烧控制模型内部，因此在每个周期计算中都会根据当前板坯的情况来动态修改最佳升温曲线，从而使加热炉的设定炉温始科处于优化状态，仿真结果表明引入这种算法可以在保证板坯加热质量的同时，有效地降低系统功耗。     

基于Matlab的导弹弹道模糊控制系统仿真

该文建立起导弹弹道仿真的整体结构，设计了导弹纵向模糊控制系统，并详细讨论了利用Simulink工具箱和Fuzzy Logic工具箱进行模糊控制器的仿真。仿真结果表明，该控制系统具有较好的动态性能。     

Fuzzy inference systems with no any base and linearly parameter growth

A class of new fuzzy inference systems New-FISs is presented. Compared with the standard fuzzy system,New-FIS is still a universal approximator and has no fuzzy rule base and linearly parameter growth. Thus, it effectively overcomes the second "curse of dimensionality": there is an exponential growth in the number of parameters of a fuzzy system as the number of input variables, resulting in surprisingly reduced computational complexity and being especially suitable for applications, where the complexity is of the first importance with respect to the approximation accuracy.