【摘 要】
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研究发动机转速对于提升汽车性能具有重要的理论意义与实用价值。本文针对汽车发动转速的测试领域提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS,Adaptive neural-network-bas
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆长安汽车股份有限公司,重庆大学通信工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(项目号:CDJXS12171104)
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研究发动机转速对于提升汽车性能具有重要的理论意义与实用价值。本文针对汽车发动转速的测试领域提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS,Adaptive neural-network-based fuzzy inference system)的发动机转速预测方法,构建了以加速踏板位置与发动机节气门位置作为输入,发动机转速作为输出的二输入一输出ANFIS网络。并通过针对CAN总线实时采集的实验数据作为网络训练样本,在Matlab平台上对于不同隶属度函数数量的ANFIS网络进行性能对比。仿真结果表明,当A
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