神经网络模糊控制在混合动力汽车上的应用论文

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神经网络模糊控制在混合动力汽车上的应用论文

详 情 说 明

神经网络模糊控制在混合动力汽车上的应用是当前智能控制与绿色交通交叉领域的研究热点。这种控制策略通过结合神经网络的自主学习能力和模糊逻辑的近似推理特性，有效解决了传统控制方法在复杂工况下适应性不足的问题。

在具体实现上，系统首先通过传感器网络采集车辆运行数据，包括电池状态、发动机工况、行驶阻力等多元信息。神经网络模块负责对这些数据进行特征提取和模式识别，建立非线性映射关系。模糊控制部分则根据预设的专家规则库，对能量分配策略进行动态调整。

典型应用场景包括：在频繁启停的城市工况下，智能调节电机与发动机的扭矩分配比例；在高速巡航时优化动力源的工作点；以及在电池充放电过程中实现最优能量管理。这种混合控制方法相比传统PID控制可提升系统响应速度约30%，同时降低燃油消耗15%以上。

研究案例表明，采用自适应神经模糊推理系统的控制器，能够有效处理传感器噪声和系统参数变化带来的不确定性。通过在线学习机制，控制系统可以持续优化模糊规则库，使整车始终保持在最佳能效区间。未来发展方向包括与车联网技术结合，实现基于云端数据的群体智能优化。