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《吉林大学》 2012年
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基于神经网络的经济性巡航控制方案及车速调节方法研究

冯永安  
【摘要】:我国高速公路里程和汽车需求量逐年增加,能源日益短缺。现有巡航技术主要针对提高驾驶舒适性和行驶安全性,而尚无以燃油经济性为控制目标的巡航控制系统。本文提出了基于经济性的巡航控制方法,这种巡航模式能最大限度地降低汽车的燃油消耗量,较好地实现节能减排的目的。 本文首先分析研究了经济性巡航控制的理论模型,建立了汽车纵向动力学模型、汽车燃油经济性模型、汽车安全车距模型;其次研究了汽车经济性巡航的控制方案,并进行了硬件设计,完成了主控单元、传感器及执行机构等元器件选型;基于MATLAB仿真平台,针对发动机万有特性数据组,对比分析了插值、多元非线性回归和数理统计以及最小二乘3次矩阵回归方程的燃油消耗率计算方法。提出了基于神经网络对发动机万有特性进行辨识的新方法,分别基于径向基神经网络及基于LM算法的两层前向神经网络对发动机万有特性辨识模型进行了研究,并对比分析辨识结果,建立了基于LM算法的两层前向神经网络发动机万有特性辨识模型;本文研究了发动机万有特性神经网络模型的自学习功能,分析了神经网络模型的自学习方法及万有特性参数的存储与提取方式。最后应用MATLAB仿真分析了经济性巡航控制策略中的车速控制方法,包括基于公路线形的汽车等加速工况仿真分析、变加速工况仿真分析及稳速控制仿真分析,仿真分析结果验证了本文提出的经济性巡航控制方法及理论的正确性。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:U461.8

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【参考文献】
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