采用神经网络与模糊控制的制动需求识别

被引：21

作者：

刘晏宇 ^{[1
]}

喻凡 ^{[1
]}

宋娟娟 ^{[2
]}

庞纪苏 ^{[2
]}

KAKU Chuyo ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

[2] 浙江力邦合信智能制动系统股份有限公司上海分公司

来源：

中国机械工程 | 2020年 / 31卷 / 23期

关键词：

安全制动; 神经网络; 模糊控制; 制动力;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; U463.5 [制动系统];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程]; 140502 [人工智能];

摘要：

以保证车辆的制动安全性为最终目的,基于制动推杆行程传感器信号,利用神经网络算法与模糊控制算法提出了对制动需求进行识别的方法。首先采用神经网络算法与模糊控制算法完成对驾驶员制动需求的初步判断,然后通过主缸压力反馈信号对制动系统的制动动作完成程度进行预测,进而对制动需求识别结果进行持续反馈跟踪修正,以保证车辆的制动系统能够实现预期的制动效能。通过MATLAB/Simulink仿真试验与台架试验对控制算法进行了对比与验证,结果表明该方法能迅速准确地识别驾驶员的制动需求,从而为车辆的制动安全性提供保障。

引用

页码：2847 / 2855

页数：9

共 19 条

[1]

汽车制动助力系统研究进展综述 [J].