基于模糊逻辑的混联式电动汽车控制策略研究

提出了一种基于模糊逻辑的混联式电动汽车功率分配控制策略,功率分配控制器的核心是规则库,它由制动规则库、燃油经济性规则库、加速性能规则库以及校正模块等四个独立的规则库组成。利用已建立的四驱混合电动汽车模型对其燃油经济性进行计算机仿真表明:采用模糊控制策略比传统控制策略的百公里油耗在市区(FUDS)和高速(FHDS)工况下均下降了约10%。     

足球机器人运动控制算法研究

在建立基于小转角的足球机器人运动学模型的基础上,提出了单神经元自适应PID控制算法和基于Kalman滤波的PID控制算法.通过仿真分析,系统在单神经元自适应PID控制下,超调量、上升时间和峰值时间分别是常规PID控制下的30.7%,54.3%和72.7%,完全满足足球机器人现场比赛竞技性的要求;基于Kalman滤波的PID控制能够抑制干扰,提高控制精度,控制效果明显改善.     

开关磁阻电动机的神经网络建模及算法研究

针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型.经与样机实测数据对比,验证了该模型的准确性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.     

类噪声混沌编码在图像联想记忆中的应用研究

提出了类噪声索引 (key)产生的一般方法 ,利用帐篷函数的混沌过程作为类噪声索引的确定性生成器 ,以代数的形式完成了图像信息的存储和恢复。仿真实验表明 ,采用类噪声混沌编码的方法 ,自联想模型 (或异联想模型 )在一次自联想 (或异联想 )、部分输入图像信息和带一定噪声的输入图像信息时均可完成正确的联想记忆功能。     

多能源混合电动汽车控制策略的模糊预测研究

为了使混合电动汽车获得较大的加速度和较长的续驶里程,同时改善整车的动力性能,提出了一种多能源混合动力系统结构。高能量、大功率的多能源混合动力系统必须配备一个能量智能管理系统,才能达到合理分配功率的目的。为此,建立在前向推理结构模型的基础上,提出了一种能量管理系统的模糊预测控制策略。它主要由电池荷电状态预测控制器、充电控制器和功率分配控制器组成。仿真结果表明:与简单分配控制策略(查表法)相比,采用模糊预测控制策略的混合电动汽车在续驶里程、燃油经济性和整车效率等方面均有较大提高。下一步将采用快速控制原型dSPACE系统完成该模糊预测控制的实车实现。     

主动悬架单神经元模糊PID控制策略与仿真

在ADAMS/view下建立了1/4车辆主动悬架机械模型,在此基础上生成了车辆主动悬架系统的动力学方程.提出了将单神经元自适应模糊PID控制策略用于对主动悬架的控制,完成了参数的在线自整定,使系统具有较好的自适应和鲁棒性能.利用ADAMS与MATLAB联合仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是可行的,与被动悬架和广泛应用的LQG控制相比有效地降低了车身加速度,提高了悬架的平顺性.     

混沌动力在智能信息处理中的应用

详细地讨论了利用1-D映射的不稳定极限环存储和联想记忆信息的有关问题。为了识别有关的输入信息，提出了映射函数直接控制的方法，通过数字序列和字母序列两类信息模式处理的仿真，得出了一系列有重要应用价值的结论。