三人斗地主

联系我们

公司:济宁小推机械设备有限公司

手机:电话

三人斗地主邮箱:2065942276@qq。com

地址:山东省济宁市高新区海川路滨河科技园杰威迅工业园内

  履带运输车智能挡位决策方法

  随着工程研究的深入,控制理论所面临的问题日益复杂多变,主要表现在控制对象、控制任务及控制目标的日益复杂化,系统的数学模型难以建立,而智能控制则体现了较大的优势。通过对人脑思维方式的研究发现,人具备高度的概括、抽象、自学习、自我解答等能力。智能控制就是以无模型为特征的更接近于人脑思维方式的一种控制理论。它是以知识信息为基础进行学习和推理,用启发式方法来引导求解过程,是含有复杂性、不确定性和模糊性且一般不存在已知算法的非传统数学公式化过程。
履带运输车智能挡位决策方法
  (1)模糊控制

  模糊控制是一种正在兴起的能够提高工业自动化能力的控制技术。凡是无法建立数学模型或难以建立数学模型的场合都可以采用模糊控制技术。模糊控制能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则,然后用这些规则去控制系统。因此模糊控制特别适用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制。从信息的观点来看,模糊控制是一类规则型的专家系统。模糊化接口用于测量输入变量和受控系统的输出变量,并把它们映射到一个合适的响应论域的量程,然后精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标识符,本单元可视为模糊集合的标记。知识库涉及应用领域和控制目标的相关知识,它由数据库和模糊控制规则库组成,数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义,语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。推理机是模糊控制系统的核心,以模糊概念为基础,模糊控制信息可通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取,并可实现拟人决策过程,根据模糊输入和模糊控制规则,模糊推理求解模糊关系方程,获得模糊输出。模糊判决接口起到模糊控制的推断作用,并产生一个精确的或非模糊的控制作用,次精确控制作用必须进行逆定标,这一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换来实现的。

  (2)神经网络控制

  人工神经网络技术是受到生物神经元的作用方式和结构的启发而建立的。它使用生物神经元的模型;各种神经网络的学习信息包含在具有不同强度的神经元联接上。通过训练过程可将神经元联接的强度确定下来,使得神经网络以最小的误差描述过程特性。尽管人工神经网络在功能上还远远不能赶上生物神经网络,但人工神经网络技术在工业自动化中已取得了广泛的应用。
履带运输车智能挡位决策方法
  随着被控系统越来越复杂,人们对控制系统的要求越来越高,特别是要求控制系统能适应不确定性、时变的对象与环境。传统的基于精确模型的控制方法难以适应要求,现在关于控制的概念也已更加广泛,它要求包括一些决策、规划以及学习功能。经典控制理论和现代控制理论都是建立在控制对象精确模型上的控制理论,而实际生产系统中的控制对象和过程大多具有非线性、时变性、变结构、不确定性、多层次、多因素等特点,难以建立精确的数学模型,神经网络控制系统则是不依赖于精确数学模型的智能控制系统。

  神经网络的优点有:能够充分逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性。系统信息等势分布存贮在网络的各神经元及其连接权中,故有很强的鲁棒性和容错能力。信息的并行处理方式使得快速进行大量运算成为可能。这些特点说明神经网络在解决高度非线性和严重不确定性系统的控制方面有巨大潜力,许多传统控制技术不能解决的问题都可以用神经网络方法来解决。
履带运输车智能挡位决策方法
  从技术上讲,换挡控制器的存储量是有限的,不可能将所有工况下的换挡策略都纳入其中,所以无法适应所有工况,这时就要求换挡控制系统具有一种自动获取换挡知识或换挡策略的功能。神经网络具有在线学习功能,可以适应各种工况及操作。这样换挡控制系统就不需要巨大的存储空间,从而提高了决策速度,降低了控制器的设计成本。随着智能控制理论的发展,出现了综合利用道路环境、驾驶员的操作特点、车辆的运行状况等信息的模糊逻辑挡位决策方法。其工作原理是检测系统采集车辆运行状况和驾驶员的操作信息,由模糊推理Ⅰ判断出驾驶员的操作意图,如加速、超车、制动和减速等;模糊推理Ⅱ判断出路面状况,如坡道、弯道等;模糊推理Ⅲ根据熟练驾驶员的操作经验和专家知识输出一个相应挡位,是否换挡由约束条件来决定。三菱公司研制的模糊换挡系统,可以模仿优秀驾驶员的驾驶经验,在下坡或弯道行驶时,谨慎降速换挡,并且在弯道上或当驾驶员踩加速踏板时,还避免了车辆不恰当的加速换挡。采用这种技术后可以节省燃油。在特定的路面上如弯道、坡道等,模糊逻辑的挡位决策方能够充分体现出驾驶员的意图,符合在同一路面条件下驾驶员的实际操作过程,有效解决了频繁和意外换挡问题。但在良好路面上,其给出的挡位就不是最佳的。另外这种挡位决策方法是基于统计和分析意义上的,模糊换挡规则库和知识库的建立要咨询大量有经验的驾驶员和专家,所形成的换挡规律不可能覆盖车辆使用过程中的所有工况。因此这种方法在解决传统换挡规律存在的问题时也丧失了传统换挡规律的一些优势