基于T-S模糊神经网络自动换挡策略研究

• 作者: 唐长亮 张小虎 王立勇
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: T-S模糊神经网络 自动换挡 样本训练 换挡规律
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: U463.212
• 字数: 2456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.01.005

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立勇	北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室	55	87	4.0	5.0
2	唐长亮	北京信息科技大学机电工程学院	16	11	2.0	3.0
3	张小虎	北京信息科技大学机电工程学院	2	7	2.0	2.0