混合动力汽车的控制策略优化研究

控制策略优化是提高混合动力各方面性能的最关键技术。混合动力汽车由其成本所限不适合过于复杂的控制算法。本文提出一种优化模糊控制方法,离线进行发动机优化控制计算后,运用模糊控制算法实现综合优化控制,仿真实验证明其优于基础的电辅助逻辑控制。通过调整各优化目标的权值和修改模糊控制规则灵活地实现不同的控制目标。     

ISG型混合动力汽车粒子群优化模糊控制研究

针对ISG型混合动力汽车能量分配的控制过程,应用传统的模糊控制存在精度不高、自适应能力有限等问题.提出一种粒子群优化模糊控制的方法.在应用传统模糊逻辑建立控制模型基础上,利用粒子群算法对模糊控制中的隶属度函数进行优化,实现了优化的隶属度函数随环境变化以及负载变化实时跟踪模糊控制器的参数变化.仿真结果表明,与Insigh...     

车辆智能前大灯系统控制算法的仿真与优化

文章对智能前大灯系统的控制算法进行研究,根据智能前大灯系统的随动特性选择模糊控制作为其控制算法,对其进行仿真并分析控制效果,之后根据控制效果对算法进行优化,在模糊控制的基础上引入PID控制,可以同时具有强应变性和高精度的优点,最后对模糊自适应PID控制算法进行仿真分析发现其控制效果良好,可以较精确地实现智能前大灯系统的控制。     

基于模糊控制的自动泊车的研究

针对模糊控制算法在自动泊车技术中的应用,提出了基于模糊控制和自动泊车的运动学模型,建立精简模糊规则库,设计模糊控制器模型,并使用学习算法对模糊控制器的参数进行优化,实现了自动泊车的最优的控制。利用MATLAB软件建立模糊控制器模型,进行了仿真对比验证。结果表明,通过学习算法优化的模糊控制器能够较好地实现自动泊车,并且具有自学习能力,大幅缩短了泊车时间。     

城市交通智能控制优化算法

在传统的交叉口信号模糊控制基础上，提出了基于相序优化的模糊控制算法，并用改进的遗传算法优化模糊控制规则。对相序的优化考虑了驾驶员的心理，执行了专家的决策；对控制规则进行优化，减少了因专家主观性而导致控制器的不完备性。以典型的十字交叉口和四相位交通信号控制为例，选择不同时段的交通流数据进行仿真。结果表明：采用该控制算法设计的信号控制器能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞，具有更好的实时性和控制效果。     

金属带式CVT模糊控制研究

基于Matlab/Simulink建立了装备金属带式CVT的车辆传动系统仿真模型,设计并通过试验优化了速比控制器及夹紧力控制器的模糊控制策略,并与采用常规PID控制的控制器进行了对比仿真试验.仿真结果表明,模糊控制是解决复杂系统控制问题的理想途径,经过优化的模糊控制策略应用于金属带式CVT具有较好的控制效果.     

摊铺机自动找平系统的模糊控制方案

在给出摊铺机自动找平机构的运动模型后，应用模糊控制理论，提出对基础路面波动进行控制的两参数可调的模糊控制方法，其仿真结果表明这种控制方案可以实现良好的找平效果，即用模糊控制方案可对摊铺机自动找平系统实现实时控制。     

混沌法下的高速公路主线速度模糊控制仿真分析

分析混沌法下的高速公路主线速度模糊控制的仿真分析情况。通过对称车道元胞自动机仿真分析高速公路主线速度,提出相空间压缩的混沌控制方法。依据混沌与信号控制关系,以高速需求、车辆密度等情况作为条件,遗传算法优化控制模型参数,进行主线速度控制仿真分析。结果显示,混沌控制方法在保证交通安全的情况下,实现车辆的有序通过,降低车辆拥堵率。因此,混沌法下的高速公路主线速度模糊控制,可以提高实际车辆通行能力,具有实际可行性。     

基于CFD仿真的隧道通风模糊控制算法

将模糊控制应用于岩门界高速公路隧道的通风控制中,并在CFD仿真模型上对控制规则表进行了优化与调整。结果表明,在同一车流量样本的条件下,模糊控制相对与传统分档控制节能百分比达到11.7%。且风机启停次数减少,延长了风机寿命。     

基于客观评价模型的AMT汽车起步品质优化方法

在细分定义电控机械式自动变速器(AMT)汽车起步品质评价指标的基础上,搭建了AMT整车模型和起步品质客观评价模型。通过整车模型与评价模型的联合仿真,得到起步品质控制目标,即各指标的控制期望区间,从而为AMT汽车起步控制提供参考和指导。以起步品质评价等级最高为目标构建适应度评价函数,对基于模糊控制的起步控制策略进行优化,得到了影响起步品质的离合器接合速度和发动机节气门开度的模糊控制规则最优解集,并对优化前后的起步品质进行仿真对比。整车试验验证的结果表明,这种基于客观评价的优化方法是可行的,优化后的模糊起步控制策略改善了样车的起步品质。     

基于城市干道十字路口场景的纯电动汽车两目标优化研究

以某款纯电动汽车在城市双向四车道十字路口场景下运行的安全性和经济性为目标函数,进行了4种运行轨迹分析,采用NSGA-Ⅱ算法对车速和加速度进行优化求解,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的模糊控制策略,并制定相关的隶属度函数和模糊规则,验证了纯电动汽车双目标优化模型的准确性和可行性。结果表明,该目标函数很好地兼顾了纯电动汽车的安全性和经济性等问题,得到了纯电动汽车在双向四车道十字路口下的最优运行轨迹和最佳道路宽度,提高了纯电动汽车通过城市干道十字路口的安全性和经济性。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。     

用于车辆稳定性控制的直接横摆力矩及车轮变滑移率联合控制研究

设计基于最优控制理论的横摆力矩控制策略和适用于复杂工况的制动力分配策略;设计基于模糊控制理论的滑移率分配算法并提出使横摆力矩控制和变滑移率控制协同工作的方法;最后通过转向盘的阶跃输入和正弦输入工况验证制动力分配策略的正确性和联合控制的有效性。     

基于带切换增益模糊调节的滑模控制算法的车辆电液制动系统

针对汽车线控电液制动系统建立了单轮车辆模型,研制了一种新的状态观测器对车速进行估算,试验结果表明该方法正确实用.采用切换增益模糊调节的滑模控制算法对非线性时变的车辆实施基于最佳滑移率的制动控制,在Matlab/Simulink中的仿真结果和验证试验都表明在汽车线控制动系统应用该算法是可行、有效的,在该算法的控制下汽车可获得比一般滑模控制更好的制动性能.     

基于模糊PID控制的汽车防抱制动系统控制算法研究

提出一种基于模糊PID控制的防抱制动系统控制方式。针对简化的汽车纵向双轮模型,设计了模糊PID控制器,讨论了模糊 PID控制切换参数的选取,并具体介绍了模糊控制器的设计。仿真对比试验验证了模糊PID控制性能优于单一的PID控制和模糊控制。     

高速公路入口匝道模糊神经网络ACO控制

针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计。仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度。     

Using fuzzy logic controller and evolutionary genetic algorithm for automotive active suspension system

This study designs a fuzzy logic controller (FLC) for an active automobile suspension system in which the membership functions and control rules are optimized using a genetic algorithm (GA). The objective of the FLC is to strike an optimal balance between the ride comfort and the vehicle stability. The values of the crossover and mutation parameters in the GA are adapted dynamically during the convergence procedure using a fuzzy control scheme. The convergence state of the GA is determined by using a support vector machine (SVM) method to identify the variation in each of the genes of the best-fit GA chromosome following each iteration loop. The feasibility of the proposed GA-assisted FLC scheme is verified by performing a series of numerical simulations in which the characteristics of the controlled plant are compared with those observed in a passive suspension system and obtained under an optimal linear feedback controller. The results demonstrate that the GA-assisted FLC results in a lower suspension deflection, a reduced sprung mass acceleration and a lower bouncing distance between the tire and the ground.     

基于遗传算法的车辆行驶速度的模糊控制研究

研究并建立车辆行驶速度控制系统的数学模型,对这一复杂的高阶、非线性、时变系统,提出一种基于遗传算法的车辆行驶速度模糊控制新方法,该方法较常规的模糊控制具有更优的控制性能。仿真实验结果表明该车辆行驶速度遗传算法的有效性。     

基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果。与传统的信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况。仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。