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驾驶风格评价是智能交通领域的重要研究课题,一般采用频域或时域的分析方法对其进行定性的分类和识别,缺乏客观定量的评价体系。提出一种基于相空间重构的驾驶风格定量分析方法。首先,采用汽车测试数据和局部性神经网络建立个性化的驾驶员模型;然后,将个性化驾驶员模型应用于标准驾驶周期测试工况的速度跟随试验,以实现驾驶行为的标准化;最后,对标准化驾驶行为进行相空间重构,提出一种基于关联维数的驾驶风格指数,用于定量评估驾驶的激进程度,并应用于驾驶员风格的识别,仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于开关型EGO的A/F自学习控制策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于开关型氧传感器的电控发动机空燃比闭环PI反馈控制方法,对空燃比自学习控制策略进行了详细的分析,着重研究了空燃比自学习控制策略提出的必要性、与闭环PI调节的关系、使能条件、控制原理,同时设计了基于开关型氧传感器的自学习控制策略主程序和延时子程序算法,最终从理论层面上完成了对空燃比自学习控制策略的解析。 相似文献
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