电子节气门辨识建模方法研究

以某型电子节气门执行器为研究对象,建立硬件在环仿真试验平台,应用最小二乘法和Levenberg-Marquardt(LM)算法,分别采用ARX,ARMAX和神经网络辨识模型对电子节气门进行辨识试验,并对上述辨识方法所得到的模型进行比较。结果表明:采用非线性的神经网络模型能很好地模拟电子节气门系统的特性;在一定条件下,也可采用ARMAX模型作为电子节气门系统模型进行仿真研究和控制器的设计,以减少控制系统的研发成本。     

智能压路机振频控制系统的模糊自适应PID控制

介绍了智能压路机振频控制系统所采用的模糊自适应PID控制的系统结构、控制思路及控制算法的设计步骤与方法，建立了系统的仿真模型，并利用MATLAB仿真系统对模糊自适应PID控制和常规PID控制的仿真结果进行了比较。     

The Development of Automotive Electronic Shifting System with Cylindrical Permanent Magnet

在库仑模型的基础上,采用数值分析方法建立了汽车电子排挡系统中圆柱形永磁体的磁感应强度分布模型,并结合开关型霍尔传感器的触发特性,开发了一种汽车电子排挡系统电路辅助仿真设计软件,该软件可为设计者提供传感器布局的辅助决策,从而减少设计时间和成本.最后,将所建立的磁场模型和仿真设计软件应用于两款汽车电子排挡系统电路的设计开发,验证了模型的正确性和软件的有效性.     

机场及终端区仿真优化系统建模及实现

对机场及终端区系统运行进行优化是缓解交通拥挤和延误的重要措施。采用解析模型,便于实现机场及终端区系统的优化,但由于建模过程中简化过多造成众多优化模型实用性不强。计算机仿真模型可以准确表征复杂系统的各种约束,但一般的空中交通计算机仿真软件都不具备优化功能。文中采用Arena仿真平台,对机场及终端区系统飞机运行过程进行分析和建模,同时在仿真模型中嵌入基于Memetic算法的优化模块,实现了集仿真和优化功能于一体的机场及终端区仿真优化模型。     

基于LabVIEW RT的硬件在环仿真

利用实时仿真环境LabVIEW RT,构建了包括整车转向盘转角、油门、制动物理信号的硬件在环仿真系统.采用实时车辆动力学软件CarSim RT建立了车辆模型,并利用所搭建的试验台架进行了HIL仿真.结果表明,利用LabVIEW RT和CarSim RT能快速搭建面向整车开发的HIL系统,所建系统性价比高,而且有很好的实时性和扩展性.     

信号交叉口混合交通流控制仿真系统研究

运用交通流控制理论建立了信号交叉口混合交通流控制优化仿真模型,并利用VB搭建了交叉口内混合交通流控制仿真系统平台,选用VC 作为仿真二次开发工具,对微观仿真软件Vissim进行二次开发和参数校正;采用遗传-混沌混合优化方法,利用Matlab编程实现其优化计算.并以武汉市中山路-胭脂路的小东门交叉口为例,进行交叉口信号设计与仿真,实践证明所开发的微观仿真系统具有较强的实用性.     

基于dSPACE的电动舵机的模型辨识

文章以某型号电动舵机(EMA)为例,建立数学模型,搭建了半实物仿真测试平台。其中,上位机采用dSPACE标准组件系统,在Simulink中建立仿真模型,控制界面采用ControlDesk软件设计,可实现在线调整控制参数,实时监控相关变量。在所搭建的半物理仿真平台上对该型号的电动舵机进行了模型辨识,结果表明,该仿真平台能够满足电动舵机的辨识要求,相对于正弦扫频信号,M序列的辨识效果更加令人满意。     

基于ADAMS的12自由度动力总成悬置系统怠速隔振分析

以某轻型客车为研究对象,建立了包括动力总成和车身两个刚体的12自由度动力总成悬置系统的ADAMS动力学模型,提出了一种试验与理论计算相结合确定发动机怠速激励的方法。采用该模型对动力总成悬置系统怠速隔振性能进行了仿真计算与分析。仿真结果与试验结果对比表明二者吻合较好,说明所建立的12自由度ADAMS模型和确定的发动机激励是准确的。     

基于模糊神经网络的纯电动车动力系统控制研究

在分析纯电动车动力系统结构特点的基础上,建立了基于自适应模糊神经网络系统(ANFIS)的纯电动车动力控制系统模型,包括驱动系统模型、制动系统模型与制动能量回收系统模型.仿真试验结果表明,采用ANFIS的动力控制系统模型能够较好地实现车辆踏板辨识与相应的动力控制,所开发的控制系统提高了车辆的安全性与稳定性,实现了电动车简单方便的驾驶.     

基于AMEsim和Simulink的电动助力转向系统的联合仿真

首先利用AMEsim软件建立电动助力转向系统的动力学模型,然后在Matlab/Simulink环境中设计电动助力转向系统的ECU模型。通过AMEsim与Simulink接口,将两个模块进行联合,实现两者的联合仿真。仿真结果表明,本文所提出的电动助力转向系统的动力学模型、控制策略、联合仿真算法是正确的、有效的。