【摘 要】
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该文探讨了如何利用模糊神经网络进行汽车发动机怠速控制的问题论文首先介绍了汽车发动机怠速工况的运行特点及国内外研究的现状,在此基础上,根据对国内外汽车发动机怠速模型
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该文探讨了如何利用模糊神经网络进行汽车发动机怠速控制的问题论文首先介绍了汽车发动机怠速工况的运行特点及国内外研究的现状,在此基础上,根据对国内外汽车发动机怠速模型的综述分析,提出了该文汽车发动机怠速模型.接着根据怠速模型,提出了汽车发动机怠速PI控制策略.在分析PI控制的优缺点后,详细介绍了汽车发动机怠速模糊控制原理及模糊控制器的设计.然后针对被控对象汽车发动机控制的复杂性,在模糊控制的基础上,结合神经网络的函数逼近和自学习功能,提出了按权值模糊化FCM模型形成模糊RBF神经网络控制方案.利用RBF网络学习模糊控制器的输入与输出之间的映射关系,自动设计和调整模糊系统的设计参数,实现模糊系统的自学习和自适应功能.在MATLAB/SIMULINK环境下搭建了汽车发动机怠速PI、模糊和模糊RBF神经网络控制系统,进行了仿真调试.结果表明,模糊RBF神经网络控制器相对于PI、模糊控制器有着良好的动态性能,并更能适应汽车发动机参数和环境的变化.随后在SIMULINK模型基础上,简要介绍了RTW的初步知识.最后,该文就研究中取得的成果和不足进行了总结,对后续的相关研究提出了建议.
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