液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

基于灰色评价理论的自适应最优路径选择

充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,依据层次分析法和灰色评价理论建立了一种根据驾驶员的偏好自适应选择最优路径的方法,并设计了相应的决策支持系统,为智能交通流诱导系统的进一步发展铺平了道路。     

法雷奥已经或即将实用化的汽车新技术

智能化自适应前照灯系统(AFS) 法雷奥智能化自适应前照灯系统能根据车前方道路情况,自动调整前照灯灯光,从而有效提高了汽车行驶安全性。弯道照明是该系统的首要功能,它能根据夜间行驶道路的弯道情况,随时自动调整汽车前灯光束。     

丰田推出新型安全系统--电控可变配光与预警防撞系统的组合安全装置

2003年2月中旬,丰田汽车公司最新推出的HARRIER轿车上首次采用了新型的安全技术,即自适应前方照明系统(AFS:Adaptive Front Lighting System)与预警碰撞安全技术(Precrash Safety System)。AFS是旨在获取夜间车辆行驶安全信息的装置,这又是一种新的安全系统概念。预警碰撞安全是介于主动安全(Active     

车辆主动悬架系统的LMS自适应控制

选择LMS自适应滤波算法，通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标达最小，根据单个样本方差的负梯度来调节权系数；得到控制输出。针对简化的车辆模型，将空钩控制、广义自适应控制与LMS自适应控制相对比。仿真计算表明，主动悬架系统LMS自适应控制策略不仅计算简单，而且理论上在主动悬架系统中的应用是切实可行的，性能明显优于其它对比控制方法。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

汽车急加速噪声信号分析

汽车急加速噪声信号属于短时非平稳信号，在探讨各种时频分析方法的基础上，找到了一种适合于急加速噪声信号的处理方法——短时最大熵谱方法，这将有利于急加速噪声问题的进一步深入研究。     

高压共轨电喷柴油机调速控制策略研究

以高压共轨电喷柴油机为研究对象,对其调速控制策略进行了研究。建立了电喷柴油机的控制模型,并对PID控制和自适应控制进行了仿真比较。结果表明自适应控制具有明显的优势,更适合于高压共轨电喷柴油机速度控制。     

液压驱动工程车辆牵引性能参数在行走机构滑转曲线上的配置与控制方法研究

提出了一种利用液压无级变速传动,进行恒功率速度自适应控制,动态工况下的牵引性能参数按照静态匹配理论计算,但在行走机构全打滑前进行极限负荷控制的设计方法.实践表明这是一种提高车辆动力性、经济性和作业生产率综合性能以及实现自动化的有效途径.     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。