基于T-S模糊神经网络自动换挡策略研究

张小虎; 王立勇; 唐长亮

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基于T-S模糊神经网络自动换挡策略研究

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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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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2019年第1期|23-27|共5页
作者
张小虎; 王立勇; 唐长亮;
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作者单位

北京信息科技大学机电工程学院;

北京100192;

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;

北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类变速器;
关键词
T-S模糊神经网络; 自动换挡; 样本训练; 换挡规律;

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