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题名基于模糊逻辑的EHB系统制动意图识别
被引量：3
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作者
杨波
吴翔
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机构
武汉理工大学汽车工程学院
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出处
《自动化仪表》
CAS
2017年第9期25-28,共4页
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文摘
随着汽车电子技术的发展,线控技术日趋成熟。目前,电子机械制动(EMB)系统尚未成熟,电子液压制动(EHB)系统成为线控制动系统的主力产品。EHB系统取消了制动踏板与制动总泵推杆之间的硬连接,通过传感器测量驾驶员踩制动踏板的参数并传输给电子控制单元(ECU);ECU根据已设定的算法决定助力大小,对驾驶员的制动意图进行识别。基于机械解耦电子液压线控制动系统,提出了一种基于模糊逻辑的驾驶员紧急制动意图识别方法。首先,利用NI-PXI的DAQmx采集卡采集制动踏板的位移,将制动踏板位移对时间求导得到制动踏板速度。然后,将制动踏板位移和速度作为模糊模式识别算法的输入,判断是否为紧急制动意图:如果是紧急制动意图,则制动辅助策略介入;否则制动辅助策略不介入,执行常规制动策略。最后,对汽车在典型工况下的紧急制动意图进行硬件在环,通过对比仿真结果,验证了制动意图识别算法的有效性。该算法为今后EHB系统的制动意图识别提供一定依据,有利于该e Booster系统的产品化。
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关键词
电子液压制动系统
模糊模式识别
硬件在环
电子控制单元
制动踏板位移
模糊辨识模型
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Keywords
Electro - hydraulic braking （ EHB） system
Fuzzy pattern recognition
Hardware in the loop
Electronic control unit
Brake pedal displacement
Fuzzy recognition model
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分类号
TH86
[机械工程—仪器科学与技术]
TP273
[机械工程—精密仪器及机械]
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题名基于模糊神经网络的涡扇发动机状态监控模型研究
被引量：1
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作者
卜旭东
魏智辉
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机构
中国飞行试验研究院
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出处
《工程与试验》
2019年第4期92-94,119,共4页
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文摘
本文基于T-S模糊神经网络对涡扇发动机气路参数进行辨识,建立模型应用于发动机状态监控,帮助分析发动机是否发生故障。首先对试飞数据进行分析,剔除重复、相近的数据,缩减样本规模。针对输入维数较多、模糊系统规则数庞大的问题,采用减法聚类划分输入空间,提取模糊规则。利用未参与训练的试飞数据对辨识模型进行验证,结果表明模型输出与试飞数据相对误差不超过5%。在一段发生喘振的故障数据中推广,辨识模型能及时检测出发动机气路参数异常状况。
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关键词
聚类算法
T-S模糊辨识模型
飞行试验
航空发动机
状态监控
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Keywords
clustering algorithm
T-S fuzzy identification model
flight test
aeroengine
condition monitoring
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分类号
V233.7
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识
被引量：12
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作者
蔡开龙
谢寿生
吴勇
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机构
空军工程大学工程学院
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出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期194-198,共5页
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文摘
提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。
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关键词
航空发动机
T-S模糊辨识模型^+
反向传播法^+
最小二乘法
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Keywords
Aircraft engine
T-S fuzzy identification model ^＋
Back-propagation algorithm ^＋
Least square method
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分类号
V233.7
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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