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3 个结果
  • 简介:为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.

  • 标签: 电动助力转向系统 PID控制 粒子群优化算法 仿真研究
  • 简介:为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法.该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子.采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能.

  • 标签: 模糊规则 相容性 蚁群算法
  • 简介:综合传动装置换挡开关电磁阀的关键结构参数对换挡平顺性和机动性特性具有重要影响,采用多目标模拟退火优化算法基于多学科仿真软件AMESim,以换挡开关电磁阀的开启延迟时间、关闭延迟时间和电磁力为目标建立了多目标优化模型,对换挡开关电磁阀的主要结构参数开展多目标优化设计.结果表明:开启延迟时间由2ms降低到1.7ms;关闭延迟时间由1.9ms降低到1.56ms;电磁力由28N提高到36N.

  • 标签: 综合传动装置 换挡开关电磁阀 MOSA 多目标优化