【摘 要】
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该文首先运用机理建模法建立了HEV驱动系统的数学模型,然后以发动机、电机为主要被控对象,建构了HEV控制系统的方框图.在此基础上提出了两种控制策略:带有模糊监视器的模糊控
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该文首先运用机理建模法建立了HEV驱动系统的数学模型,然后以发动机、电机为主要被控对象,建构了HEV控制系统的方框图.在此基础上提出了两种控制策略:带有模糊监视器的模糊控制和基于解析表达式的模糊控制.其中,模糊监视器的输入之一就是系统的输入,即汽车的给定速度,因此该控制系统对汽车的行驶工况具有很客观的判断力,使控制器的输出能够迅速、准确的跟随给定车速,从而获得良好的稳态精度和跟随性.而基于解析表达式的模糊控制系统虽然不能直接判断输入值,却可以通过修正因子灵活的调整模糊规则,由于0的取值大小直接体现了对误差和误差变化量的加权程度,因而具有鲜明的物理意义.通过matlab仿真实验可以看出,这两种模糊控制方法都获得了比较满意的控制效果.更进一步地,论文第五章提出了一种基于T-S模型的模糊神经网络控制策略,通过神经网络的离线训练改进隶属函数和模糊规则,克服了前两种单纯模糊控制系统隶属函数选择地主观性,使模糊规则更加完备,提高了控制精度.文章的结论部分分析了三种控制策略的特点,提出了存在的问题和今后的研究方向.
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