MC68376在车辆传动控制中的应用

来源 :2003嵌入式世界研讨暨展示会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangzhao0922
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
摩托罗拉MC68376单片机运算速度快、频率量处理能力强、具备车用标准总线控制器、硬件资源丰富,非常适合应用于车用动力传动控制系统中.结合MC68376单片机的特点设计了基于MC68376的车用AMT控制系统,介绍了相关硬件电路和开发工具,并对开发经验进行了总结.基于MC68376的AMT控制系统已被应用于重型载重车辆上,试验里程超过了1万公里,取得了理想的效果.
其他文献
基于M-RAN算法的RBF神经网络是一种动态神经网络,适合于过程的在线建模,本文对M-RAN算法的删除策略进行了改进,不仅删除那些连续对网络输出贡献较小的隐层单元,同时还将相似的隐层单元合并,使网络结构更加紧凑.将基于这种算法的RBF神经网络用于电厂热工过程非线性模型的在线辨识,仿真研究表明了这种建模方法的有效性,且所得模型精度高,计算量小,可直接应用于基于模型的控制算法.
本文提出了一种新的仿人智能控制方法.它分析了两种双模控制(变结构控制和时间最优控制),利用其良好的自适应能力和一些类人控制特点,结合智能积分控制,形成了新的控制算法.数字仿真结果表明,采用这一方法是完全可行的.
本文提出了一种无师训练的General Fuzzy Min-Max人工神经网络.它继承了general fuzzy min-max(GFMM)网的优点,可以输入n维模糊量,并引入无师学习的功能,弥补了general fuzzy min-max网不能自适应在线学习新类的缺陷,使得该网络在自动目标识别(ART)的实际应用中具有更好的广泛适用性.
本文介绍了一种新的神经网络——PID神经网络及其多变量强耦合时变控制系统.文中给出了网络的结构和算法,分析了时变对象的特点,对一组二变量强耦合时变系统进行了实时仿真,显示了PID神经网络对多变量强耦合时变对象的良好解耦性能和自学习控制特性.
本文分析了暂态混沌神经网络(TCNN)模型的动力学特性对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数对优化过程中的准确性和计算速度的影响.给出了一种对自反馈连接权值的优化策略,使得在保证优化算法准确性的基础上,加快收敛速度.并利用两个典型的函数优化的例子验证了这种优化策略的有效性.
本文简单介二型模糊系统历史,概述二型模糊系统的应用范围,应用条件和组成,比较详细的介绍了二型模糊集合基础理论,按照二型模糊系统的组成模块详述模糊器,规则库,推理引擎,阵型器,精确器的表达式和推导过程,最后还总结了二型模糊系统现阶段存在的不足和可能发展方向.
根据TBH(Taylor-Bishop-Hill)理论,计算具有面心立方晶格结构金属薄板在不同应变路径时的Taylor因子M值,利用M值的意义,作出具有混合织构金属薄板的完全屈服表面以及塑性应变比R值因加载方向变化的关系曲线和制耳形状图,对LY16薄板进行了预测,四个制耳出现在与轧制方向成O°和90°的方位,并与实验值取得了较好的吻合。
实时操作系统μC/OS-Ⅱ v2.62是Micriμm公司发布的最新版本的μC/OS-Ⅱ,与早期的v2.00版相比增加了许多新功能.本文简要介绍了TI公司的双内核处理器TMS320C5471及μC/OS-Ⅱ v2.62的特点,并就μC/OS-Ⅱ v2.62在TMS320C5471上的移植和其间出现的一些问题进行了阐述.
随着DSP任务系统的复杂度增大,如何满足DSP任务系统对资源的需求成为了软件开发的关键环节之一,而程序优化是解决这一问题的有效途径.优化的过程大致分为三个阶段,从不同角度不同层面进行.首先,利用C编译器对程序整体优化;其次,对重要循环体进行结构调整;最后,我们再针对一些特殊问题,采用线性汇编直接改写.本文将着重于具体应用对这三个阶段进行详细论述.
本文首先介绍了PCM/CVSD语音信号互相转换的意义并概述了其转换的基本原理,然后以积分器和滤波器的设计为出发点提出了简化转换算法的思路,紧接着提供了一种采用目前流行的专用数字信号处理芯片和可编程逻辑芯片实现的多通道的PCM/CVSD实时转换硬件平台,最后给出了系统的性能参数以及应用前景.