本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速控制的再生制動系統(tǒng)測試

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【摘要】：針對純電動汽車再生制動系統(tǒng)優(yōu)劣評估問題,提出了一種基于車速自動跟蹤的再生制動系統(tǒng)測試方法.首先根據(jù)離線測試數(shù)據(jù)推導車速跟蹤開環(huán)控制動態(tài)數(shù)學模型;然后用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建車速跟蹤閉環(huán)控制駕駛員模型;最后利用PSO算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化.在試驗室自主研發(fā)的整車慣性模擬臺架上進行試驗,試驗結(jié)果表明:用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法控制車速跟蹤相比傳統(tǒng)模糊PID控制減小了車速跟蹤誤差,提高了再生制動系統(tǒng)測試的準確性,該方法在實際再生制動測試中應(yīng)用是可行的.
【作者單位】： 江蘇大學汽車與交通工程學院;江蘇大學汽車工程研究院;
【關(guān)鍵詞】： 再生制動測試 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 車速跟蹤 循環(huán)工況測試 PSO算法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51105178,51475213) 江蘇省“六大人才高峰”項目(2013-XNY-002) 山東省高等學�？萍加媱濏椖�(J13LN38) 江蘇省自然科學基金資助項目(BK2011489)
【分類號】：U469.72;U463.5
【正文快照】： 引文格式:陳燎,謝明維,盤朝奉,等.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速控制的再生制動系統(tǒng)測試[J].江蘇大學學報(自然科學版),2016,37(3):256-263.電動汽車的再生制動系統(tǒng)是提高能量利用率的有效手段之一,目前針對如何科學地對再生制動系統(tǒng)進行測試國內(nèi)外沒有統(tǒng)一的標準和方法.再生制動系統(tǒng)測

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本文編號：602308