【摘 要】
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复合储能式装载机具有结构复杂且不易控制的特点。针对模糊控制策略对专家经验依赖性较高导致难以实现最优控制的问题,文章利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京电动车辆协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275053),科技创新服务能力建设-科研基地建设-新能源汽车北京实验室(市级)(PXM2019_014224_000005)
论文部分内容阅读
复合储能式装载机具有结构复杂且不易控制的特点。针对模糊控制策略对专家经验依赖性较高导致难以实现最优控制的问题,文章利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)建立了复合储能式装载机的控制器,并通过搭建的装载机整车仿真模型进行仿真,结果表明车辆控制性和燃油经济性得到显著改善;利用dSPACE进行硬件在环试验,试验结果与仿真结果基本一致,验证了基于ANFIS的优化切实有效。该文研究为相关整车控制器的优化设计提供了一定的参考。
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