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无刷直流电机是一种非线性变化、参数变量较多、高耦合的运动系统。在车辆运行过程中,无刷直流电机容易受到未知扰动的影响。针对此问题,将模糊自适应+自抗扰控制应用到车辆无刷直流电机中来,既可以有效减小各种干扰对于无刷直流电机平稳性驱动的干扰,同时又能够提高转速响应。通过仿真和实验,该方案能够较为明显地改善无刷直流电机在车辆行驶过程中的操控性和转速调测性。 相似文献
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在分析永磁无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,建立了相应的仿真模型。设计了用于BLDCM转速控制的神经PID控制器。通过仿真计算,验证了神经PID响应快、跟随性好、鲁棒性强的特点,能够满足干式双离合器式自动变速器中对离合器作动控制系统的要求。 相似文献
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我们最近开发了一种新型SWX-188电动自行车用高速无刷永磁直流电动机。该电机与现在市场上的电动自行车用电机相比较,具有效率高、功率大、动力性能好、过载能力大、爬坡能力强、噪声小、使用寿命长、维护量小、运转平稳、结构紧凑、安装方便等特点。 相似文献
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无刷直流电机作为驱动电机广泛应用于电动汽车中,具有结构简单,使用寿命长,可靠性高等特点。电动汽车电机功率的控制一般是通过驾驶员加速踏板位置计算所需功率,VCU依据功率计算出电机转速。PID控制广泛应用于工业控制领域,具有算法简单,鲁棒性好的特点。文章通过设置PID的参数,探讨电动汽车直流电机调速响应状态。 相似文献
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基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制 总被引:3,自引:5,他引:3
根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力。 相似文献
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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。 相似文献
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论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。 相似文献
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利用边坡样本之间存在的相似性,采用模糊聚类分析方法对边坡样本进行分类,并根据择近原则将预测样本划归为贴近度最大的聚类模式,运用该模式对预测样本的稳定系数进行BP神经网络预测。通过实例证明了该方法的可靠性和有效性。 相似文献