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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李钊 林慕义[1,2] 陈勇 LI Zhao;LIN Muyi;CHEN Yong(School of Mechanical and Electrical Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100192,China;Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing,Beijing 100192,China)
机构地区:[1]北京信息科技大学机电工程学院,北京100192 [2]北京电动车辆协同创新中心,北京100192
出 处:《合肥工业大学学报(自然科学版)》2021年第1期14-20,共7页Journal of Hefei University of Technology:Natural Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(51275053);科技创新服务能力建设-科研基地建设-新能源汽车北京实验室(市级)(PXM2019_014224_000005)。
摘 要:复合储能式装载机具有结构复杂且不易控制的特点。针对模糊控制策略对专家经验依赖性较高导致难以实现最优控制的问题,文章利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)建立了复合储能式装载机的控制器,并通过搭建的装载机整车仿真模型进行仿真,结果表明车辆控制性和燃油经济性得到显著改善;利用dSPACE进行硬件在环试验,试验结果与仿真结果基本一致,验证了基于ANFIS的优化切实有效。该文研究为相关整车控制器的优化设计提供了一定的参考。The composite energy storage loader has complex structure and is difficult to control.It is difficult to achieve optimal control due to the high dependence of fuzzy control strategy on expert experience.In this paper,adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)is used to establish the controller of composite energy storage loader,and the simulation on the controller is conducted by the loader simulation model.The results show that the vehicle control ability and fuel economy are significantly improved.The hardware-in-the-loop test is carried out using dSPACE.The results of the test and the simulation are basically the same.It verifies that the optimization based on ANFIS is effective,which provides a reference for the optimization design of the relevant vehicle controller.
关 键 词:模糊控制 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 最优控制 燃油经济性 硬件在环
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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