轮毂式电动汽车电子差速复合控制方法

为实现轮毂式电动汽车在弯道的稳定转向,解决传统控制方法对汽车行驶速度的局限性,提出一种高-低速复合电子差速控制方法。当汽车处于低速行驶状态时,根据Ackermann转向模型获取驱动轮期望转速,提出一种模糊PID控制方法,实现轮速的稳定跟踪;当汽车处于高速行驶状态时,以驱动轮的相对滑移率作为反馈控制量,提出一种基于模糊逼近的滑移率优化控制方法,无需建立精确的系统状态空间模型,同时根据LQR理论保证了汽车驱动轮相对滑移率最小。Matlab/Carsim联合仿真证明,所提出的高-低速复合控制方法能够使汽车在不同行驶速度下实现稳定转向。     

基于STC12C5A60S2的智能循迹小车设计

本设计采用STC12C5A60S2单片机为简易智能小车的核心器件。循迹模块由3对红外收发管组成,通过反射红外线的变化判断黑线的有无以达到循迹的功能,电机驱动模块选用H桥驱动芯片L293D结合单片机来控制电机工作。整个系统的电路结构简单,可靠性能高,能满足设计的要求。     

一种有效的非线性电路及其特性的透明建模方法

为了对任意非线性电路及其特性生成具有更开放函数形式的和可解释的符号模型,本文基于规范形式函数和多目标基因编程搜索算法提出了一种自动生成无需预先定义模板的符号模型建模方法；首先采用SPICE仿真数据对任意非线性电路及其特性进行建模,得到具有规范形式的函数；然后采用基于基因编程的多目标搜索算法返回一组可能的模型,实现对模型复杂性和误差的权衡,最终实现符号模型的可解释性和准确性；仿真实验结果表明,本文提出的建模方法不仅具有可解释性,而且在建模复杂性和预测误差性能等方面,都优于目前采用的主流建模技术。     

汽车电子节气门RBF神经网络控制方法

针对汽车电子节气门模型参数不精确和外界干扰等不确定条件下的控制问题,提出了一种RBF神经网络控制方法,解决传动控制方法需要精确建模的问题。首先,对电子节气门的工作特性进行分析,并充分考虑参数不精确和外界干扰等不确定性,建立其数学模型的状态空间表达形式。而后,基于传统滑模控制理论,提出了抗外部干扰的滑模控制方法。进而,利用RBF神经网络对控制器不确定部分进行在线逼近,提出一种局部逼近的神经网络控制方法,并通过Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性。最后,基于Matlab/Simulink平台进行对比仿真实验。实验结果表明,所提控制方法能够有效克服外部干扰以及模型参数带来的不确定性,实现电子节气门实际开度对目标开度的精确跟踪。     

以能力培养为导向的数字电子技术项目教学改革

结合数字电子技术课程的特点,把项目教学法应用到该课程中,提出项目化教学模式,包括项目的选取、项目的实施及项目的考核评价等,旨在培养学生适应社会和创新能力。