【摘 要】
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为了改善车辆动力性、提高燃油经济性、减小车辆的冲击度以及提高乘坐的舒适性,将T-S模糊神经网络应用到自动换挡上,以车速和油门开度作为T-S模糊神经网络的2个输入参数。首
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(51605035);北京市教委科技计划重点项目(KZ201611232032)(KM201811232023);北京市优秀人才培养资助(2017000020124G019)
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为了改善车辆动力性、提高燃油经济性、减小车辆的冲击度以及提高乘坐的舒适性,将T-S模糊神经网络应用到自动换挡上,以车速和油门开度作为T-S模糊神经网络的2个输入参数。首先选取训练样本,通过对样本进行训练得到准确的T-S模糊神经网络控制模型,然后在matlab/simulink中搭建仿真模型。在先加速后减速的工况下仿真,仿真结果表明车辆换挡点误差在2%以内,证明了T-S模糊神经网络应用在自动换挡上的可行性,以及较强的鲁棒性。
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