智能革速车体带动摹拟新型脉络扼制决策体系
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滑磨阶段控制目标滑磨阶段由油门开度来反映驾驶员意,将驾驶员意量化为发动机目标转速,其原则是选取某一油门开度下最大转矩时发动机转速作为发动机目标转速eon,发动机实际转速与目标速度差以离合器接合速度v为输出量。若实际转速比目标转速高,则增加接合,从而增加发动机负载,使实际转速降低;反之则减小接合,发动机负载减少,使实际转速增大。通过对7101羚羊轿车发动机的性能测试,选取某一油门的最大转矩时发动机转速为其目标转速度如所示。
amt车辆模糊神经网络控制模型控制系统描述采用模糊神经网络通过控制发动机实际转速与目标速度差eonΔ及其变化率dtndeo/)(Δ来控制离合器接合速度v,以满足车辆起步的要求,控制系统结构如示。其中,ne为发动机实际转速,nc为从动盘转速。
至此已建立起车辆起步的模糊控制模型,但在实际应用时,模糊隶属参数ia和ib的选取人为因素较大,导致控制规律不能客观的反映实际情况,必须进行隶属函数优化。借助于神经网络的自学习自适应技术,从车辆起步控制系统的传感器获得试验数据(训练样本),利用数据对初步确定的模糊控制器进行训练,并根据训练的结果修正模糊规则和隶属函数;使模糊系统隶属函数的形状随外部环境变化而调整,从而消除人为影响,使其对外部环境具有真正的适应的能力。
设计模糊神经网络控制器模糊神经网络控制器结构模糊神经网络系统是基于takagi-sugeno模型的模糊推理系统,它将模糊推理系统中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来制定和调整,并自动修正隶属函数,有效克服了模糊控制系统中隶属函数人为因素影响较大,缺乏自学习能力,使系统具有收敛速度快、误差小、所需训练样本少的特点。模糊神经网络系统非常适合于进行复杂时变、非纯属系统的控制。本文采用5层双输入、单输出模糊神经网络系统,如示。
eonΔ第一层第二层第三层第四层第五层dtndeo/)(Δv模糊神经网络结构第一层为输入层,采用速度差eonΔ以及速度差变化率dtndeo/)(Δ作为输入,该层的结点数为2.
第二层为模糊化层,选取误差及误差变化语言论域为{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}用符号示为{nb,nm,ns,0,ps,pm,pb}.采用高斯函数作为隶属函数。第三层为规则层,对应于模糊推理,计算得到每条规则的适应度。该层对应的节点数为49.第四层进行规范化处理。第五层采用中心法进行解模糊,得到输出v.
网络训练由于bp算法学习速度慢,而且易于落入局部极小,所以可采用加入动量项的改进bp算法来作为学习算法训练网络权值。通过训练学习,隶属度函数参数不断的得到优化。
按照上述形式构造神经网络模型,以模糊控制数据为训练样本对anfis网络模型进行训练学习。利用matlab进行网络训练运算,训练精度为0.002,学习率为0.01.最后得到输入输出的映射关系即模糊控制规则基的映射关系。
仿真分析隶属函数优化在上述模型训练过程中,我们选用的隶属函数为高斯型函数。经过训练后的输入变量速度差eonΔ以及速度差变化率dtndeo/)(Δ的隶属函数分别如示。a为eonΔ训练前后的隶属函数,b为dtndeo/)(Δ训练前后的隶属函数,虚线示训练前的隶属函数,实线示训练后的隶属函数。
amt车辆仿真实验为了验证优化模型的效果,采用simulink建立amt车辆动力学模型,主要结构参数如所示。将优化后的模糊神经网络系统算法放入整车动力学模型中进行仿真,得到仿真结果。
sc7101轿车参数参数数值离合器压盘有效作用半径(mm)74磨擦材料因数0.25满载质量(kg)1399轮胎工作半径(mm)1190传动系统速比0.274机械效率0.90是油度开度β=25%时的模糊神经网络系统控制与普通模糊控制发动机转速仿真结果。同可见,采用模糊神经网络控制器比普通模糊控制器更好的跟踪特性,其超调量小,调节时间短,系统很快进入稳态,能较好的反映驾驶员意。
结论(1)自动变速车辆起步控制策略实现了能利用模糊神经网络控制解决了汽车起步普通模糊控制受人为因素的影响较大,不易调整等困难,反映驾驶员意,提高了起步过程的平稳性。
(2)采用神经网络对所建立的模糊控制系统进行优化,并进行了整车动力仿真,结果明,模糊神经网络可以在普通模糊控制基础上,通过少量的调试训练,即可取得良好的效果,在车辆起步控制方法中具有良好的应用前景。
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