基于ANFIS的电动赛车加速驱动控制的优化

李宇星; 洪汉池; Luigi DApolito

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基于ANFIS的电动赛车加速驱动控制的优化

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为提高赛车在中低速下的加速能力,针对传统模糊控制依赖操作人员的经验、控制精度较低等缺点,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的电动赛车加速驱动控制优化方法.该方法以当前加速踏板开度对应的最高车速为驾驶员期望车速,以驾驶员期望车速与实际车速的偏差及其变化率为输入变量,以加速踏板修正系数为输出变量,将加速踏板修正系数与当前加速踏板开度相乘得到修正后的加速踏板开度.Matlab/Simulink仿真与实车测试结果表明:在对加速踏板采用相同的操作控制下,优化后的驱动控制方法增加了赛车加速踏板的开度;在加速结束时刻,赛车车速的仿真值较优化前提高20.9％,实测值较优化前提高17.4％.

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来源
《厦门理工学院学报》 |2021年第1期|1-7|共7页
作者
李宇星; 洪汉池; Luigi DApolito;
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作者单位

厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024;

厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024;

厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类汽车动力性;
关键词
电动赛车; 加速驱动; 控制优化; 自适应神经模糊推理系统(ANFIS); Matlab/Simulink;

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