首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于神经网络的参数自调整车辆牵引力控制算法
引用本文:刁增祥,余建星,李静,石桂花.基于神经网络的参数自调整车辆牵引力控制算法[J].吉林大学学报(工学版),2005,35(3):249-253.
作者姓名:刁增祥  余建星  李静  石桂花
作者单位:1. 天津大学,建筑工程学院,天津,300722
2. 吉林大学,汽车工程学院,长春,130022
基金项目:中国人民解放军总装备部“十五”预先研究项目(2001-CL-0102)
摘    要:应用神经网络方法设计了牵引力控制系统的油门位置和制动压力增量PI控制器参数在线自调整算法,介绍了调试控制算法的硬件在环试验台,采用硬件在环试验的研究方法完成了参数自调整牵引力控制算法的调试。试验结果表明:参数自调整牵引力控制算法能将驱动轮控制在目标滑转状态,并有良好的鲁棒性。

关 键 词:车辆工程  神经网络  牵引力控制  硬件在环  算法
文章编号:1671-5497(2005)03-0249-05
修稿时间:2004年6月25日

Self-adjusting Traction Control Algorithm Based on Neural Network for Automobiles
DIAO Zeng-xiang,YU Jian-xing,LI Jing,SHI Gui-hua.Self-adjusting Traction Control Algorithm Based on Neural Network for Automobiles[J].Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed,2005,35(3):249-253.
Authors:DIAO Zeng-xiang  YU Jian-xing  LI Jing  SHI Gui-hua
Affiliation:DIAO Zeng-xiang~1,YU Jian-xing~1,LI Jing~2,SHI Gui-hua~2
Abstract:The PI controller parameters on-line self-adjusting algorithms based on the neural network for the engine accelerator position and the brake pressure in the wheel brake cylinder of a traction control system were compiled. A hardware-in-the-loop simulator to debug the control algorithms was introduced, and the debug of the proposed traction control system was performed. The results show that the proposed algorithms are characterized by good robustness and capable to limit the driving wheel slip rate within the target value.
Keywords:vehicle engineering  neural network  traction control  hardware-in-the-loop  algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《吉林大学学报(工学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《吉林大学学报(工学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号