自动变速车辆起步模糊神经网络控制策略仿真
自动变速器车辆的核心和难点是起步控制.针对传统模糊控制在其参数的模糊化过程中人为因素影响较大,获得较优控制参数困难等缺点,基于优秀驾驶员的起步操作经验,利用神经网络自适应学习功能优化模糊控制参数,设计了模糊神经网络控制策略.应用SIMULINK建立了起步模糊神经网络控制系统仿真模型.仿真实验表明,优化了模糊控制模型隶属函数,该控制策略可较好的解决自动变速车辆起步控制问题,为机械式自动变速车辆的开发设计提供了理论依据.
自动变速器、起步控制、优化、模糊神经网络控制
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TH133
国家高技术研究发展计划863计划2006AA110111
2010-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
912-914