基于T-S模糊神经网络自动换挡策略研究

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英文篇名：Automatic shift strategy based on T-S fuzzy neural network 作者：张小虎 ; 王立勇 ; 唐长亮 英文作者：ZHANG Xiaohu;WANG Liyong;TANG Changliang;Mechanical Electrical Engineering School,Beijing Information Science & Technology University;Key Laboratory of Modem Measurement and Control Technology of Ministry of Education,Beijing Information Science & Technology University; 关键词：T-S模糊神经网络 ; 自动换挡 ; 样本训练 ; 换挡规律 英文关键词：T-S fuzzy neural network;;automatic shift;;sample training;;shift schedule 中文刊名：BJGY 英文刊名：Journal of Beijing Information Science & Technology University 机构：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; 出版日期：2019-02-15 出版单位：北京信息科技大学学报(自然科学版) 年：2019 期：v.34;No.127 基金：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) 语种：中文; 页：BJGY201901005 页数：5 CN：01 ISSN：11-5866/N 分类号：26-30

摘要

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。
        In order to improve vehicle power performance and fuel economy, to reduce vehicle impact and improve ride comfort, T-S fuzzy neural network is applied to automatic shift. Vehicle speed and throttle opening are taken as two input parameters of T-S fuzzy neural network. First, samples are selected and trained to obtain the accurate T-S fuzzy neural network control model. Then the vehicle model is built in matlab/simulink. The simulation results show that the shift point error is less than 2%, which proves the feasibility and robustness of T-S fuzzy neural network applied in automatic shift.

引文

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