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.
简介:为了避免因使用传统BDM工具进行下载应用程序带来的不便,基于飞思卡尔S12X系列微控制器MC9S12XEP100,设计并实现了一个应用于整车控制器上的CANBootLoader.该BootLoader可以通过进行简单的配置修改而应用于其他的S12X系列微控制器.实验结果表明:BootLoader能正确引导程序运行,准确、方便地下载应用程序.
简介:本文介绍了舌形挡板VGT自动调节系统的设计、计算与试验.这个系统根据增压发动机的转速和增压压力,通过微处理机和执行机构,对舌形挡板的位置按分步模型进行自动调节,配机试验表明整个控制系统能够正常工作.
简介:轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID(NNPID)进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明:基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.