工程车辆自适应模糊换挡决策方法

针对工程车辆在作业过程中作业质量与作业阻力的变化 ,在模糊控制自动换挡系统的基础上 ,采用修正模糊量化因子的方法 ,建立了工程车辆的模糊自适应换挡系统 ,使自动换挡系统具有了自动适应工作条件和工作环境的变化能力 ,提高了作业效率 .仿真研究表明了自适应模糊换挡系统的可行性和有效性 .     

履带车辆综合传动数字控制换挡

通过对履带车辆综合传动装置电液换挡要求进行分析,设计了兼有换向和调压功能的电液数字换挡系统,通过建模获得了由先导电磁阀和双边节流滑阀组成的数字调压阀的特性. 在此基础上针对综合传动装置单元件切换和双元件切换换挡过程特点制定换挡过程自适应控制策略并设计了换挡控制器. 试验结果表明,数字控制换挡改善了重型履带车辆综合传动装置离合器滑摩过程,提高了换挡平顺性,更好地满足了车辆对换挡品质和环境使用的要求.      

双离合自动变速器顺序换挡控制过程研究

文章简要介绍了双离合自动变速器的工作原理,建立了双离合自动变速器换挡过程的动力学模型,在对换挡过程动力学模型分析的基础上,推导出一种兼顾车辆换挡动力性和舒适性的双离合自动变速器顺序换挡控制过程.     

基于Matlab/Stateflow的4AT换挡控制仿真研究

为实现车辆换挡操纵的自动化,文章根据自动变速器双参数换挡规律,运用PID控制理论建立了驾驶员模型,并根据整车各部分数学原型建立了发动机模型、传动模型、车辆模型。在整车模型及其工作原理的基础上,从动力性及经济性2个方面确定了换挡规律,并采用Stateflow有限状态机理论建立换挡逻辑控制模型。在UDDS工况和依照制动优先系统(Brake Override System,简称BOS)建立的车辆行驶特殊工况下进行仿真,并与自动变速器台架试验结果进行对比,结果表明,该自动变速器模型,能严格按照换挡规律换挡。     

基于模糊控制的综合传动车辆动态性能仿真

为研究综合传动车辆的动态性能,以综合传动的组成和工作原理为基础,分析了换挡过程,建立了整车系统的动力学模型和各组成部分的数学模型,采用模块化的建模方法和图形化建模工具,建立了系统的仿真模型。基于模糊控制理论,建立了车辆行驶过程的模糊换挡控制系统。并对直驶起步加速换挡工况进行了仿真。仿真结果能够较好地描述车辆的动态性能,表明了所建立的仿真模型和模糊换挡控制规律的正确性和有效性,从而为车辆的设计和性能预测奠定了基础。     

工程车辆自动变速器换挡过程建模与仿真

根据某型五速自动变速器具体结构,结合换挡过程中系统的动态特性,应用拉格朗日方法建立基于离合器输入扭矩的行星轮系数学模型.依据换挡时离合器充油过程,使用克服零速区域的数值模拟问题的Woods模型作为离合器结合过程扭矩传递模型.基于Matlab/Simulink软件,搭建换挡过程模型.仿真结果表明:相邻档位离合器充油重叠方式的差别直接影响车辆换挡品质,可为进一步分析离合器结合油压对矿用车辆换挡品质的影响提供合理的仿真模型.     

工程车辆传动系统的换挡品质

分别对工程车辆传动系统中的发动机、工作油泵、液力变矩器、自动变速器进行了建模分析,建立了传动系统模型并推导出传动系统动力学方程.通过对自动变速器离合器换挡过程分析,利用解析法推导出换挡过程中变速箱输出角速度、转矩与发动机角速度、发动机油门开度、变矩器变矩系数之间的数学表达式,得出发动机、液力变矩器参数对换挡品质的影响效果.为提高换挡品质,分别采用缓冲控制、定时控制以及综合控制方法对工程车辆发动机--传动系统进行整车控制,并进行了仿真试验.结果表明,缓冲控制和定时控制策略能不同程度地改善工程车辆传动系统的换挡品质、综合法效果更好.     

重型行星式自动变速器换挡过程控制策略

为提高重型越野车辆的性能,改善车辆换挡品质,对其搭载的重型行星式自动变速器进行了详细分析,在此基础上建立了3自由度行星变速器的运动学模型.通过分析变速器电液操控系统,采用融合涡轮转速和输出轴转速的换挡离合器滑差作为控制参数,进而制定相应的换挡过程控制策略,并采用陀螺仪测量加速度信号微分的方法进行变速器换挡冲击度的分析评价.通过实车验证,能够实现重型行星式自动变速器良好的换挡过程控制,试验对比发现,基于离合器滑差的换挡过程控制试验结果优于传统基于涡轮转速的换挡过程控制试验结果.      

模糊神经网络的自动变速汽车换挡规律分析

在分析目前汽车自动变速器换挡规律制定方法优缺点的基础上,提出了基于模糊神经网络的最佳挡位判断方法,研究了基于Takagi-Sugeno模型的神经网络结构及其算法。根据熟练驾驶员的经验和专家知识制定了汽车自动变速器换挡规律的两参数模糊逻辑推理规则和隶属度函数,利用人工神经网络的学习训练机制并按照试验样本修正了模糊系统的隶属度函数和模糊控制规则,进行了模糊神经网络的训练和仿真,仿真结果表明该基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的汽车自动变速器换挡规律制定方法的正确性和可行性。     

双离合器自动变速换挡品质分析与控制

干式双离合器自动变速系统中离合器扭矩控制是换挡品质控制的关键,在分析双离合器自动变速器换挡过程的基础上,建立了换挡过程系统动力学模型,分析了双离合器传递扭矩和切换时序对换挡品质的影响;提出了通过执行机构对换挡过程中干式双离合器压紧力进行控制以实现换挡品质控制的方法。针对一款干式双离合器自动变速车辆,建立了换挡过程系统Simulink仿真模型,对换挡控制特性进行了仿真和实验分析。结果表明,所提出的换挡控制策略较好实现了对换挡品质的控制。     

一个多层次模糊规则的逐维挖掘算法

在模糊聚类的基础上,分析多维规则之间模糊传递关系的分布特性,提出一个多层次模糊规则的逐维挖掘算法(MMFCRA).该算法通过逐步精简候选集的递推计算来生成多维模糊规则集,从而建立多维多层次的模糊规则挖掘模型,能够在不减少维数的情况下,既有效地降低了查询计算的次数,又反映了不同维数指标区间组合的影响情况,同时也保证了逐维挖掘算法的收敛性,避免了知识的遗失.     

基于模糊控制的电驱动2AMT换挡控制策略

换挡控制直接影响电动汽车的动力性和经济性，已成为电动汽车发展方向之一。由于各个厂家设计开发差异，动力性与经济性的换挡规律有较大差别。针对时风D102车型，通过检测车辆加速度得到驾驶风格，并将模糊控制算法引入到换挡规律中，实现车辆动力性和经济性的协调。最后利用Simulink模型进行循环工况下的仿真分析，得出模糊控制算法换挡规律在减少耗电量的同时能够兼顾汽车的动力性，使汽车具有较好的综合性能，能适用于大部分工作状态。     

基于模糊控制的电驱动2AMT换挡控制策略

换挡控制直接影响电动汽车的动力性和经济性，已成为电动汽车发展方向之一。由于各个厂家设计开发差异，动力性与经济性的换挡规律有较大差别。针对时风D102车型，通过检测车辆加速度得到驾驶风格，并将模糊控制算法引入到换挡规律中，实现车辆动力性和经济性的协调。最后利用Simulink模型进行循环工况下的仿真分析，得出模糊控制算法换挡规律在减少耗电量的同时能够兼顾汽车的动力性，使汽车具有较好的综合性能，能适用于大部分工作状态。     

自适应模糊控制车辆悬架系统试验

根据车辆操纵稳定性及行驶平顺性的评价标准，以车辆系统的簧上质量加速度、车轮动栽荷和悬架动挠度为主要评价指标，针对路面-车辆系统特点，提出一种以解析方法确定模糊控制规则的算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，提高模糊控制算法对路面一车辆系统的适应性，在以路面信号作为激励源的仿真过程中，与自适应控制悬架系统相比较，簧上质量加速度峰值减至1／20．对简化车辆模型，在2DOF系统试验台架上进行了试验验证，对比结果进一步证明自适应模糊控制方法更适合车辆悬架系统的振动控制，     

基于模糊算法垂直泊车转向控制策略的研究

为提高自动泊车的精度和安全性,分析了垂直泊车的运动特性,以车辆的初始位置及泊车过程中的转向角控制为关键参数,建立了自动垂直泊车的运动模型.在Simulink环境中建立了基于模糊算法的垂直泊车转向控制仿真模型,生成了模糊规则,分析了车辆初始位置、初始角度、初始运动速度对车辆运动轨迹的影响.仿真结果显示,改变初始坐标及初始角度都会影响自动垂直泊车入库效果,确定了一次性顺利入库的最小初始位置,该数值可用来设计最紧凑停车库.该模糊算法控制灵敏且无超调.     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

基于模糊规则的深海底作业机器车不等分状态时间轨线规划

针对深海底自行走履带作业机器车,给出了一种新的基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划方案.为适应深海底环境的不确定性,采用基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划改进等分贝塞尔曲线运动规划,控制机器车按照既定路线行走.在不平整地面的试验结果验证了算法的有效性.     

基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法的仿真实现

针对无人机的大气污染物溯源问题,提出了一种基于无人机的大气污染物模糊控制溯源算法。该算法结合无人机与模糊控制的特点,根据无人机实际所处环境设计一个模糊控制器并确定模糊控制器的输入、输出变量,模仿人脑的思维构建了模糊控制规则库,从而实现了无人机对大气污染物的智能溯源。算法在MATLAB环境中进行了仿真实验,仿真结果表明了该算法的有效性和可行性,为解决大气污染物溯源问题提供了一种新的思路。     

基于双层结构的商用车质量辨识算法

针对山区路面商用车整车质量辨识问题,设计了一种汽车质量辨识算法.基于车辆纵向动力学模型提出了基于双层结构的商用车质量辨识算法：上层为基于倾角传感器的路面坡度估计算法;下层为基于带时变遗忘因子的递归最小二乘法的整车质量辨识算法.使用TruckSim软件平台分析了汽车悬架对上层算法的影响,并进行了实车试验.试验结果表明,所提出的质量辨识算法能够有效地估计路面坡度和整车质量,估计准确,收敛速度快,修正后的整车质量均方根误差平均值从209.97 kg减小到117.43 kg.     

基于TS模型的模糊逼近及实例

给出了ＴＳ模糊逼近器的改进形式．在保留其逼近优点的基础上,简化了繁琐的运行,用加权最小二乘法和模糊Ｃ平均法确定了前部参数;用线性规划确定了后部参数,用共轭方向法修正了参数．给出了数值模拟的算例,并验证了其可行性．