基于模糊控制车灯随动系统
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
模糊控制的核心思想是将模糊的语言描述转化为模糊的数学形式，通过模糊推理和模糊控制规则来实现控制系统。
在电动汽车动力传动系统控制中，模糊控制可以用于电机控制和动力分配控制两个方面。
在电机控制方面，模糊控制可以根据电机的输出和期望输出之间的误差，来调节电机的输入。
模糊控制器可以根据不同的误差大小和误差变化率来调节电机的控制信号，从而实现对电机速度和转矩的控制。
模糊控制器根据不同的控制输入和输出之间的关系，可以根据经验规则和模糊推理来确定优化的控制策略，从而提高电机的运行效率和性能。
在电动汽车动力分配控制方面，模糊控制可以根据电动汽车的当前工况和驾驶员的驾驶意图，来调节电动汽车各个电机的输出转矩。
模糊控制器可以根据电机的运行状态和驾驶员的意图，通过模糊推理和模糊控制规则来确定最优的电机转矩分配策略，从而实现电动汽车在各种工况下的最优化控制。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以有效地提高电动汽车的运行性能和能量利用率。
通过模糊控制器对电机的控制和动力分配进行优化，可以实现电动汽车在不同工况下的高效运行。
模糊控制方法还具有较强的灵活性和鲁棒性，可以适应动力传动系统的非线性和时变特性，具有较好的鲁棒性和适应性。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制在电动汽车的控制系统中有着广泛的应用前景。
基于模糊控制策略的PMSM随动系统设计及仿真
ｓｒ ｔ ｇ ｎ ｄ ａ ｉ ｇ ｗｉｈ ｎ ｎ ｌ ｅ ｒａ ｄ ｅ ｔ ｒ ａ ｉｔ ｒ ａ ｃ ｓ ｓ ｐ ｒｏ ｏ ｔ ｅ ｔａ ｉｉ ｎ ｌＰ Ｄ ｏ ｔｏ ． ｔａ ｅ ｙ ｉ ｅ ｌ ｔ ｏ —ｉ ａ ｎ ｘ ｅ ｎ ｌｄ ｓ ｕ ｂ ｎ ｅ ｉ ｕ ｅ ｉ ｒｔ ｈ ｒ ｄ ｔ ａ Ｉ ｃ ｎ ｒ １ ｎ ｎ ｏ
Ｂ ｓ ｄｏ ｕ ｚ ｎ ｒ ｌ ｒ ａ ｅ ｎ Ｆ ｚ ｙＣｏ ｔ ｌ ｏｅ
ＧＡＯ ａ － ｕ ， Ｔｉ ｎ ｙ ＺＨＡＮＧ ｕ ， Ｊ ｎ‘ ＺＨＡＮＧ ｎ ， Ｌｏ ＨＥ ｎｇ ， Ｙｏ ＺＡＩＳ ａ － ｈ ｎ ｈｕ ｎｇ Ｓ ｅ ｇ
（ ． ｃｏｌ ｆ ｃ ａｉ ｌ ｎｉｅｒ ｇＮａｊ ｇ ｉｅｓｙ ｆ ｃ ｎｅ Ｔ ｃｎ ｌｇ ， ａｊ ｇ １０ ４ ｈｎ ； １Ｓｈ ｏ ｏ Ｍｅｈ ｎｃ ｇｎｅｉ ， ｎ ｎ ｖｒｉ ｉ ｃ ＆ ｅｈ ｏ ｙＮ ｎ ｎ ０ ９ ｉａ ａＥ ｎ ｉ Ｕｎ ｔｏ Ｓ ｅ ｏ ｉ ２ Ｃ
此许多人提 出了使用人工智 能、专家系统神经 网络 、模 糊控 制等策 略。在这 些策略 中 ， 模糊 控制可 以视 作具有
一
个非线性环 节 的变 系数控制 ， 因而其稳础 。 在 设 计 伺 服 系统 中 ，使 用 ＭＡＴＬ ／ ｉ ｌ ｋ对其方案进行验证和仿真 ， ＡＢ Ｓ ｍｕ ｉ ｎ 将大大
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
首先，对于电动汽车动力传动系统的控制，需要建立一个合理的数学模型。
该模型应
包括电动机的动态特性、电机控制器的特性、变速器的工作原理等，以便后续的控制设计。
然后，利用模糊集合和模糊规则，建立模糊控制器，用于对电动汽车动力传动系统进行控制。
模糊控制器的输入为电动汽车的状态信息，如车速、加速度、扭矩等，输出为电机控
制器的控制信号，用于调节电机的工作状态。
在模糊控制器的设计过程中，需要考虑到电动汽车动力传动系统的特点。
例如，电动
汽车的速度响应较快，要求控制器对系统的漂移能够快速响应和校正。
此外，由于电动汽
车不同的驱动模式（纯电动、混合动力等），需要设计不同的模糊规则和参数，以满足不
同驱动模式下的控制需求。
最后，通过仿真和实验验证，评估基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法的
性能。
通过与其他控制方法的比较，可以评估模糊控制方法的优势和劣势，并对其进行改
进和优化。
综上所述，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法，是一种可行的控制方法，可以实现电动汽车的高效、可靠的控制，为电动汽车的发展提供技术支持。
随着电动汽车
技术的不断突破和发展，相信基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法将会得到更
广泛的应用和推广。
基于模糊控制的汽车自适应照明技术分析
３ 向前 大灯 高度 执行 器 （ 校 正 高度 电机） 发 出 工作 指令 信 号 ； ４ ）向前 大灯 水 平 角度 执 行 器 （ 校 正 水 平 角度 电机 ） 发 出工作指 令信 号 。 １ ． ２ ＿ ３ 执行器 Ａ Ｆ Ｓ 执 行器 由一组 伺服 步进 电机和 光学机 构 组成 ， 如 图 ４所 示 。 对 于投 射式前 照灯而 言 ，可 以
感到 目眩 。
５Ｏ
４． ５
２ ． ５
１ ． ２ 组 成 目前 ，投放 市 场 的东 风雪 铁 龙车 系 中 ，除低 级 配 的车 型之 外 ，都 装备 了氙 气 灯 ，具备 随 动．
角度
３ ５ 。 ０ 。 ＋ ３ ５ 。
图 ２ 车身高度传感器输 出特性
作 者简 介 ：许炳 照（ １ ９ ６ ４ －） ，男 ，高 级工 程师 ，副 教授 ，研 究 方 向：汽 车运 用与 施工 机械 化 。
３ ６
机电技术
后部车身高度传感器的输 出特性与前车身高
和 转 向信 息 ；
２ ０ １ ３ 年２ 月
度传 感器 相似 ，其 工 作范 围 ：对 于准 备行 驶 的车 辆 ，后 车 身高 度传 感 器 的角度 值 大约 为 ２ ０ 。 或约
绍 了 白适应 前大灯照明系统 的基本组成 、模糊 控制原理 、人机接 口使用条件及其信 息传输新技术 。用故障案例 ，表述 当 前 国内汽 车故障诊断排除新方法 ，并对未来 自适应 照明技术的市场应用前景 ，提出进一步研究和开发的对策，以获得优
越 的行 车 安全 性 。
关键词 ：汽 车；模糊控制 ； 自适应照 明；技 术分析 中图分 类号 ：Ｕ４ ９ １ ． ５ ３ 文献标识码：Ａ 文章编号 ：１ ６ ７ ２ ． ４ ８ ０ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ３ ５ — ０ ４
自适应前照灯车灯模糊控制系统设计
结 合 的系 统 建 立 方 法。 。 第二阶段大约从 ｌ７— １７ ９ ４ ９ ９年， 这是产生简单模糊控制
器韵阶段。在这期间，美国加州一个公司率先生产 了第一只 模糊逻辑芯片。ｌ８ 年丹麦 的斯密司公司首次应用芯片在水 ９０
泥 烘 干 机 中成 功 地 实现 了模 糊 控 制 。 １７ ９ ９年至今是发展高性 能模糊控制器 的第三阶段 。 ９ ９ １７ 年 Ｔ．． ｒｃｙ和 Ｅ． Ｍａ ａ ｉ Ｊ Ｐｏｋ Ｈ． ｍｄｎ 共同提 出了 自学 习概念 ， 使 系 统 性 能 大 为 改 善 。１８ ９３年 日本 富土 电机 开 创 了 日本 第 一 项 应 用 — — 水 净 化 处 理０ 。 ３ ＡＦ Ｓ模 糊 控 制器 设 计 Ａ Ｓ系 统近 光灯 可 在 水 平 和 垂 直 两 个 方 向进 行 调 节 ，故 Ｆ 分 别 对 这 两 个 方 向进 行 模 糊 控 制 器 设 计 。 ３１水 平 方 向模 糊 控 制 器设 计 ． 水平方向上 ， 采用转 向轮偏差 Ｅ 根据汽车转向过程 中转 Ａ（ 向轴 的转动角度，以汽 车直线行驶时 的转 向轴位置为基本参 考 点 ，车 轮 向左 或 向右 转 动 的角 度 偏 离 汽 车 直 线 行 驶 时 与 参 考 点 的 角 度 偏 差） 转 向轮 偏 差 变 化 率 Ｄｅ 为 输 入 量 ， 制 和 Ａ作 控 量 为 车 灯 的 转 动 角度 Ｌ 。 ３１ ．． １输入输出论域 的确定 角度偏差 Ｅ 一般 ， Ａ： 汽车在转 向时， 相对参考点车轮转动 到 左 或 右 的 极 限位 置 时 ， 向轮 转 动 的 角度 约￣ ０ 把 它 离 散 转 ９， 为７ 个点 ， 论域为： ．， ，１ ０ ＋ ， ２＋ ｝ 偏差语言变量取 ｛ － －， ， ｌ＋ ， ３ ； ３ ２ 七个 ， ｛ 大， 即 负 负中 ， 小 ， ， 小 ， 中 ， 大 ｝ 用 符 号 表 示 负 零 正 正 正 ， 为 ｛ Ｎ ， ， ， Ｓ Ｐ ，Ｂ｝ ＮＢ， Ｍ ＮＳ Ｚ Ｐ ， Ｍ Ｐ 。 角 度 偏 差 变 化 率 Ｄ Ａ：把 它 离 散 为 ７ 个 点 ，论 域 为 ： ｅ ｛ ， ，１ ０＋ ， ２＋ ） 偏差语言变量取七个 ， ｛ ． ． ．， ， １＋ ， ３ ： ３ ２ 即 负大， 负 中 ， 小 ， ， 小 ， 中 ， 大 ）用 符 号 表 示 为 ｛ ＮＭ ， ， 负 零 正 正 正 ， ＮＢ， ＮＳ ｚ，Ｓ Ｐ Ｐ 。 Ｐ ， Ｍ， Ｂ｝ 输 出Ｏ ： Ｌ 根据 汽车在转 向过程 中车灯的转动角度设计要 求， 它的转动角度为相对参考 点转动角度论域为【 ０ ＋ ０ ， － ， ２ 】把 ２ 它 离 散 为 ７个 点 ， ：． ， ，１ ０ ＋ ， ２ ＋ ） 输 出语 言 变 量 即 ｛ ． ．， ， ｌ＋ ， ３ ， ３ ２ 取 七 个 ，负 大 ， 中 ， 小 ， ， 小 ， 中 ， ｛ 负 负 零 正 正 正大 ｝用 符 号 表 示 ， 为 ｛ ＮＭ ， ， Ｐ ，Ｍ ， Ｂ 。 ＮＢ， ＮＳ Ｚ，Ｓ Ｐ Ｐ ） ３１ 隶 属 度 的 确 定 ．． ２ 采用等腰三角形模化法确 定隶属度 ， 偏差 Ｅ 、 Ａ、偏差变化 率 Ｄ Ａ 、 输 出量 的 隶属 度 函数 如 图 ２ 图 ３ 图 ４所 示 。 ｅ 、 Ｌ 、 、
基于模糊自适应PID的随动系统设计与仿真
ａ ｓｒ ｙｔ ａ ｋｎａ ｅｏｊｃ， ｈｃ ａ ａ ｉ ｆｔ ｉｕａｉ ｅＭＡ Ｌ Ｂｅｖｒ ｍ ｎ ａｄｃｒ ｌ ｅ ｏｓｓ ｍ ｗ ｓ ａｅ ｓｔ ｂｅｔ ｗ ｉ ｈ ｓ ｒｅ Ｏ ｅｓ ｌ ｏ ｉ ｔ Ｔ Ａ ｎｉ ｎ ｅｔ ｎ ｏ － ｖ ｅ ｔ ｈ ｈ ｃｒｄ ｈ ｍ ｔｎ ｎ ｈ ｏ ｎ
ＡＢＳ ＲＡＣＴ： ｈ ｏ ｖ ｎｉｎ ｌ Ｉ ｃ ｎｒ ｌ ｒｐ ｒ ｍｅ ｅｓ ｔ ｎｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｃ ｎ ｎ ｔｓ ｔ ｆ ｈ ｉｈ Ｔ Ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ Ｄ ｏ ｔ ｌ ａ ａ ｔｒ ｕ ｉｇ ｄ ｐ ｎ ｓｏ ｘ ｅ ｉ ｃ ｎ ａ ｏ ａｉ ｙ ｔ ｅ ｈ ｇ ｏ Ｐ ｏｅ ｅ ｓ ｐｒ ｒ ｎｅ ｅ ｏ ｍａ ｃ ．Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｎ ｄ ａ ｓ ｌ ａ ａ ｔ ｅ ｆｚ ｙ Ｐ Ｄ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｈ ａａ ｔ ｒ ｏ ｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｍｏ ｉ ｆ ｈ ｓ ａ ｅ ｅ ｉ ｅ ｅｆ ｄ ｐ ｉ ｕ ｚ Ｉ ｏ ｔ ｌ ．Ｔ ｅ ｐ ｒｍｅｅｓ ｆｔ ｓｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｂ ｄ — ｇ － ｖ ｏｅ ｈ ｌ ｎ ｉ ｏｍａ ｅ ｔｅ ｓ ｓｅ ｐ ｒ ｍ ｎ ｅｏ ｔ ｆ ｄ ｏ ｌ ｅ ｔ ｋ ｈ ｙ ｔｍ ｅ ｆｒ ａ ｃ ｐ ｉ １ ｔ ｓ ｄ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｌ Ｉ ａａ ｔ ｒ ｆｒｔｅ ｉ ｉ ａ ａ ｕ ，ｒ — ｅ ｎ ｏ ｍａ．Ｉ ｕ ｅ ｈ ｏ ｖ ｎ ｉ ａ Ｄ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｏ ｎｔ ｖ ｅ ｅ ｏ Ｐ ｈ ｉ ｌ ｌ ｖｓ ｄｔ ｅ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓｒ ａ － ｉ ｎ ｉ ｅｔ ｒ ｕ ｈ ｆ ｚｙ ａ ｄ ａ ｐ ｏ ｉ ｔｄ ｒ ａ ｏ ｉ ｇ ｈ ｒ ｂ ｎ ｂ ｉ ｇｔ ｅ ｓ ｓｅ ｐ ｒ ｒ ｉｅ ｈ ａ ａ ｔｒ ｅ ｔｍｅｏ ｌ ｏ ｇ ｚ ｎ ｐ ｒｘ ｍａｅ ｅ ｓ ｎ ｎ ，ｔ ｅｅ ｙ ｅ ａ ｌ ｈ ｙ ｔｍ ｅｆ ｍ－ ｌ ｎ ｈ ｕ ｎ ｏ
基于汽车行驶速度随动系统的模糊PID控制及仿真
Ec 、 U ，是一个双输入三输出的二维模糊控制器。速度
偏差 E 、速度偏差变化率 Ec 和输出论域 U 均用 NB（负 大）、NM（负中）、NS（负小）、Z0（零）、PS（正小）、
第 37 卷第 5 期
准论域分配结果如表 1 所示。
唐山师范学院学报
输出部分标准论域分配结果如表 2 所示。
k p ki kd 0.05 ，
表1
e 和 ec 的标准化论域 ec
e
-6 NB NM NS ZO PS PM PB 1 0.2 0 0 0 0 0 -5 0.8 0.7 0 0 0 0 0 -4 0.4 1 0.1 0 0 0 0 -3 0.1 0.7 0.5 0 0 0 0 -2 0 0.2 1 0.1 0 0 0 -1 0 0 0.8 0.6 0 0 0
e
NB NB NM NS ZO PS PM PB PS PS ZO ZO ZO PB PB NM NS NS NS NS ZO ZS PM
表4
ki 的模糊控制规则 ec
NS NM NM NS NS ZO PS PS ZO NM NS NS ZO PS PS PM PS NS NS ZO PS PS PM PM PM ZO ZO PS PM PM PB PB PB ZO ZO PS PM PB NB PB
────────── 收稿日期：2015-06-09 作者简介：白永鑫（1979-） ，男，河北石家庄人，工程师，研究方向为车、内燃机、机床试验检测与产品研发。 -60-
白永鑫：基于汽车行驶速度随动系统的模糊 PID 控制及仿真
1.2 数学模型
汽车行驶速度随动系统包括：速度操纵机构位置变 换器、模糊 PID 控制器和汽车动力机构三部分，各部分 的数学模型如下。 变量，以实现汽车行驶速度的实际值与设定值相等。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制传统的电动汽车动力传动系统控制方法主要是基于PID控制器，但是在一些复杂的动态工况下，PID控制器的性能往往无法满足要求。
近年来，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术逐渐受到重视和应用。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制原理是利用模糊逻辑来建立系统的控制规则，并通过模糊推理来实现对系统的控制。
具体来说，它主要包括三个步骤：模糊化、模糊推理和去模糊化。
首先是模糊化，即将系统的输入和输出量用模糊集合的形式来描述。
这里以电动汽车的车速为例，可以将车速分为“慢”、“中”、“快”三个模糊集合。
然后是模糊推理，通过事先建立的模糊规则来进行推理得出系统的控制输出。
最后是去模糊化，将模糊控制器的输出转化为具体的控制量。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制原理具有很强的灵活性和鲁棒性，能够很好地适应系统的复杂特性和外部环境的变化，因此在一些动态工况下表现出了良好的性能。
1. 鲁棒性强：基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很强的鲁棒性，不易受到外部干扰和系统参数变化的影响。
2. 灵活性高：模糊控制器可以很好地处理系统的非线性和不确定性，能够适应各种复杂工况下的控制需求。
3. 易于实现：相比于一些复杂的控制方法，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制更易于实现和调试。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很多优势，并且在一些实际应用中也取得了很好的效果。
它具有广阔的发展前景和应用价值。
1. 动力分配控制：在四驱电动汽车中，基于模糊控制的动力分配控制能够很好地实现对四个电机的动力分配，使得车辆在各种路况下都能够保持较好的稳定性和通过性能。
2. 制动力分配控制：利用模糊控制器对电动汽车的制动力进行分配控制，能够实现前后轮制动力的智能调配，达到最佳的制动效果。
3. 节能型驱动控制：在城市道路行驶时，基于模糊控制的节能型驱动控制能够根据路况和速度实时调整电机的输出功率，从而达到最佳的节能效果。
基于模糊控制的汽车远光灯智能控制系统的设计
其中 ：Ｅ为电磁波强度 ， ０是入射 电磁波振动方 向与观察方向的夹 角。ｆ此可见 ， 拇 散射强度Ｉ 与波长的四次方成反比。 就衰减的本质而肓 ，光线在空气中传播时 ，将空气看成某种衰减材 料，传播经历 的光程就相 当于衰减材料的厚度 。每一级的衍射相当于材 料厚度增加了 一个波长的厚度。按照指数关系拟合曲线得到方程：
１ ）总体设 计。汽车前照灯采用双丝灯泡 ，分别称作远光灯丝 和近 光灯丝 。常见 的灯泡有两种 ：白炽灯泡 ：玻璃泡 内充惰性气体 ，减少钨 的蒸发 ，延长灯泡寿命。卤钨灯泡 ： 惰性气体中渗入某种 卤族元素 ， 利 用卤钨再生循环反应 ．进一步提高灯泡的质量 和使用寿命 。远光束亮度 大，照射距 离远 ．主要用于高速行驶 ；近光束暗，照射距离近 ，主要用 于会 车。一般何时采用远光灯或近光灯皆由驾驶者操纵，而 且前大灯 的 每组光束强弱是不可调的，角度也是 同定的。传统大灯的照明已经 ｋ ｌ 益 显示 出它的痹端 ，在会 车时 、尤其是在高速公路上会 车，对方的远光灯 会使驾驶员看不清路面，视野狭窄，也容易造成对方驾７ 者眩 目． Ｆ 极易 引发交通事故。 本 系统 由前照灯控制继 电器 、微处理器和光电传感器等组成。主要 设 备连接 图如 图１ 所示 。以卤钨灯泡构成的前照灯为研究对象 ，将光 电 传感器分别安装在车身前照灯的上方 ，左右各一个 ， 用来检测汽车正前 方 的光强 ，将检测值经模数转换后传送给微处理器 ，经对 比计算后控制 继 电器 的切 换 ，从 而完 成 对远 光 灯 和 近光 灯 的 自动控 制 功射 ；而瑞利散射的条件是介质 的 ＞时 不均匀程度ａ 小于入射 电磁波波长 的十分之一。对于大气分子 、原子引 起的瑞利散射 主要发生在可见光和近红外波段 。综合各项因素分析散射
基于模糊控制的汽车灯光随动系统仿真
基于模糊控制的汽车灯光随动系统仿真自适应前照灯系统(Adaptive Front-lighting Systern，AFS)是使近光灯光轴在水平方向上与转向盘转角联动进行左右转动，在垂直方向上与车高联动进行上下摆动的灯光随动系统。
它使得近光灯的照射光线能转向车辆的前进方向，在夜间行驶时，前方的交叉路口、弯道处的可视性能得到提高，能够有效地降低驾驶员在夜晚弯路上行车的疲劳程度，使驾驶者能够看清转弯处的实际路况，进而有充分的时间来应付紧急情况，从而明显提升夜晚弯路上行车的安全性。
1 汽车灯光随动系统的工作原理汽车灯光随动系统的工作原理如图1所示。
汽车灯光随动系统共由四部分组成：传感器、ECU、车灯控制系统和前照灯。
汽车车速传感器和方向盘转角传感器不断地把检测到的信号传递给ECU，ECU 根据传感器检测到的信号进行处理，把处理完后的数据进行判断，输出前照灯转角指令，使前照灯转过相应的角度。
汽车在转弯时，重点是要提前看到所转方向的障碍物，根据现实驾驶的经验，车灯一般只需转过O～15°即可，只需要所转方向侧的那只前照灯实现智能转向就可，另一侧前照灯还是保持原来的方向。
虽简化了控制，仍然能够达到预期的效果。
2 模糊控制系统的组成和实现过程一个模糊控制系统必须包含一些必要的部件。
模糊控制属于计算机数字控制的一种形式，它的组成类似于一般的数字控制系统，如图2所示。
模糊控制器的组成如图3所示，它主要包括输入量的模糊化、模糊推理和逆模糊化(或称模糊判决)三部分。
模糊控制器的实现可由模糊控制通用芯片实现或由计算机(或微处理机)的程序来实现。
3 灯光随动系统模糊控制器设计原理如图4所示：当汽车转过很小的角度时，其转动半径R近似地等于L和转动角度δ的比值，通过车速传感器的数据很容易计算出行驶的距离L，通过方向盘传感器检测到的信号也容易得出δ的值，这样就很容易求出转动半径R的值。
而且，根据实际经验可知，灯的转向和汽车行驶的半径R的关系最大。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着环保意识的增强和新能源汽车的快速发展，电动汽车已成为人们日常交通出行的重要选择。
电动汽车的核心是电动汽车动力传动系统，它由电机控制器、电池、减速器和传动机构等组成，控制整车的运动和速度。
为了实现更加精准和高效的电动汽车动力传动系统控制，本文提出了一种基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法。
电动汽车动力传动系统控制的主要任务是实现电能的高效转换和动能的精准控制，以保证车辆的安全性和运行效率。
传统的控制方法主要基于PID控制器进行调节，但是PID控制器仅仅能实现单变量的线性控制，对于多变量、非线性和不确定性较大的电动汽车动力传动系统控制具有较大的局限性。
因此，需要采用一种更加灵活和高效的控制方法，以满足电动汽车动力传动系统多变量和非线性控制的需求。
2. 模糊控制的基本原理和应用模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，具有较强的鲁棒性、自适应性和非线性控制能力。
模糊控制是将模糊集合论应用于控制系统中，通过定义模糊化的输入和输出量，利用模糊逻辑运算规则进行推理，经过模糊解模糊化得到控制信号的过程。
模糊控制广泛应用于工业控制、智能控制和自适应控制等领域。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法分为两个层次：基础层和高级层。
基础层主要负责传感器数据采集和信号处理，通过传感器采集车速、电机运行状态等输入量，进行信号处理，提供给控制器进行计算和决策。
高级层是控制器，它采用模糊控制算法进行数据处理和输出控制信号，以控制电动汽车动力传动系统。
4. 模糊控制器的设计和实现模糊控制器是基于模糊控制算法实现的，主要包括模糊化、规则库、推理和解模糊化四个模块。
模糊化模块将模糊控制输入量转化为模糊变量，规则库模块定义了模糊规则库和评估函数，推理模块利用模糊规则库和评估函数进行推理和决策，解模糊化模块将输出的模糊控制信号变为清晰的控制信号。
在实验中，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制方法得到了验证。
基于模糊逻辑的车辆控制系统设计
基于模糊逻辑的车辆控制系统设计车辆控制系统是现代汽车技术中不可或缺的一环，它的设计和实现需要多种技术手段的综合使用。
其中，基于模糊逻辑的车辆控制系统因其具有的自适应性、鲁棒性、抗干扰性等特点，成为目前车辆控制领域的研究热点之一。
本文将围绕基于模糊逻辑的车辆控制系统设计展开讨论，包括其中的核心技术原理、系统结构和实现方法等。
一、模糊逻辑在车辆控制中的应用模糊逻辑是一种用于处理不确定性问题的数学方法，它可以将不确定的概念（如“高”、“低”、“快”、“慢”等）用数学方式映射为数值变量。
在车辆控制中，模糊逻辑可以用于对车辆速度、转向角度、刹车等操作的控制。
以控制车辆速度为例，传统的速度控制系统通常采用PID控制器来实现。
但是，PID控制器需要精确定义每个控制量的取值范围和控制律，这对于速度变化范围较大的车辆来说是一个挑战。
相比之下，模糊控制可以通过定义一组模糊的控制规则，将车辆的速度控制在一个合理的范围内。
例如，可以用模糊规则来定义：当车辆速度过快时，应适当减速；当车辆速度过慢时，应适当加速。
这样，在不同的情况下，模糊控制器会根据实时的车速数据自适应地调整控制规则，从而实现更加优秀的控制效果。
因此，模糊控制在车辆控制中的应用、研究和实现领域是非常广泛的。
二、基于模糊逻辑的车辆控制系统的结构基于模糊逻辑的车辆控制系统由两个主要模块组成：前端传感器模块和后端控制器模块。
前端传感器模块用于从车辆周边环境感知并获取相关输入信号。
该模块通常由多种传感器组成，例如视觉摄像头、激光雷达、GPS定位系统等。
这些传感器可以实时获取车辆周围的道路情况、车辆位置、障碍物位置和速度等信息，然后将这些信息传输到后端控制器模块中进行处理。
通过不同传感器之间的信息交互和融合，前端传感器模块可以实现车辆的全景感知和智能化决策。
后端控制器模块是整个车辆控制系统的核心，主要负责处理前端传感器模块提供的输入信号，并输出对车辆速度、转向角度、刹车等操作的控制信号。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
电动汽车动力传动系统控制是电动汽车的关键技术之一，它直接影响到汽车的性能和节能性。
目前，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制已经成为研究的热点。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制主要包括两个方面：驱动电机的控制和能量管理系统的控制。
对于驱动电机的控制，模糊控制可以根据不同的工况和运行要求，调节电机的输出扭矩和转速。
通过模糊推理和模糊规则，可以将驱动电机的输入电流和转速转换为输出扭矩和转速。
模糊控制还可以根据电池的电量和驱动需求，动态调节输出扭矩和转速，从而保证电动汽车的性能和节能性。
对于能量管理系统的控制，模糊控制可以根据当前电池的电量和电动汽车的需求，动态调节电池的充放电状态。
通过模糊推理和模糊规则，可以确定电池的充电电流和放电电流，以及充电时间和放电时间。
模糊控制还可以根据电池的容量和充电效率，调节充放电策略，以提高电池的使用寿命和能量利用率。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以更好地适应非线性系统的控制需求，提高电动汽车的性能和节能性。
未来的研究方向主要包括模糊控制算法的优化和电动汽车动力传动系统的集成控制。
希望通过这些研究，能够进一步推动电动汽车技术的发展。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制电动汽车作为新能源汽车的一种重要类型，其动力传动系统的控制技术一直是汽车工程领域研究的热点之一。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术，具有较强的适应性和鲁棒性，能够有效提高电动汽车的性能和节能环保性能。
本文将从动力传动系统的控制原理、模糊控制技术的应用以及电动汽车动力传动系统的控制优势等方面进行分析和讨论。
一、动力传动系统的控制原理电动汽车的动力传动系统包括电机、变速器、电池和控制单元等部件。
其控制原理主要包括电机速度控制、扭矩控制和能量管理控制等方面。
电机速度控制是指控制电机旋转的转速，实现车辆的加速和减速，提高行驶的平顺性和舒适性。
扭矩控制是指根据车辆的行驶状态和司机的需求，通过电机控制单元调节电机的输出扭矩，实现灵活的动力输出和高效的能量利用。
能量管理控制是指根据电池的电量和车辆的行驶路况，对动力传动系统进行智能控制，保证车辆在实际行驶过程中的动力需求和能量消耗之间的平衡。
三、电动汽车动力传动系统控制的优势基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制技术，具有以下优势：1.较强的适应性。
模糊控制技术可以充分利用模糊的控制规律和经验知识，对电动汽车的动力传动系统进行智能化的控制，适应复杂的行驶环境和多变的驾驶需求。
2.较强的鲁棒性。
模糊控制技术能够有效处理系统的非线性和模糊性，对噪声和干扰具有较强的抑制能力，提高系统的稳定性和可靠性。
3.较好的性能表现。
通过模糊化的控制规则和智能化的控制策略，可以实现电动汽车动力传动系统的动态响应和能量利用的最优化，提高车辆的性能和节能环保性能。
基于模糊控制的汽车灯光随动系统仿真
基于模糊控制的汽车灯光随动系统仿真
楚晓华;惠鸿忠;张伟伟;李会英
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(33)19
【摘要】利用模糊控制的原理,把方向盘转角传感器和车速传感器检测到的信号进行模糊化处理,计算得到汽车行驶的转弯半径,把输出结果传递给汽车前照灯控制系统,从而实现汽车前照灯的灯光随动控制.完成了灯光随动系统的设计,并利用Matlab软件对系统进行仿真,验证灯光随动系统控制的效果.
【总页数】3页(P198-200)
【作者】楚晓华;惠鸿忠;张伟伟;李会英
【作者单位】聊城大学,汽车与交通工程学院,山东,聊城,252059;聊城大学,汽车与交通工程学院,山东,聊城,252059;江苏大学,汽车与交通工程学院,江苏,镇江,212013;山东理工大学,交通与车辆工程学院,山东,淄博,255049
【正文语种】中文
【中图分类】TN919-34;TP273.4
【相关文献】
1.基于摄像头识别汽车随动辅助大灯的模糊控制策略 [J], 茹强;焦纪超;雷吴斌
2.基于模糊控制技术的汽车空调半导体制冷片送风系统仿真研究 [J], 胡勇
3.基于模糊控制的汽车ESP系统仿真 [J], 欧健;刘广明;陈毅挺;杨鄂川;张勇
4.基于模糊控制的汽车主动悬架系统仿真研究 [J], 吴慧峰
5.基于MATLAB的汽车主动悬架模糊控制系统仿真 [J], 马娇;朱炎;王建锋;李永新
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基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制随着电动汽车的广泛应用，越来越多的研究者开始关注电动汽车的动力传动系统控制问题。
目前，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制成为了研究的热点之一。
电动汽车的动力传动系统包括电机、电池、控制器等组成部分，其中控制器起到了关键的作用。
传统的电动汽车控制器通常采用PID控制算法，但由于电动汽车的工作环境和工况较为复杂，PID控制算法难以满足精确控制要求，因此模糊控制算法逐渐受到了研究者的关注。
模糊控制是一种在不确定和模糊环境下进行控制的方法，能够有效解决电动汽车的控制问题。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制可以通过模糊化、逻辑推理和解模糊化三个步骤来实现。
将控制系统的输入、输出和误差等变量进行模糊化处理，得到模糊集合。
然后，通过模糊推理的方法，将模糊集合转换为逻辑集合。
通过解模糊化的方法，将逻辑集合转换为具体的控制值，从而实现对电动汽车动力传动系统的控制。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制具有很多优点。
模糊控制能够处理不确定、模糊和复杂的环境，适应电动汽车的工作需求。
模糊控制算法具有较好的鲁棒性，能够稳定控制电动汽车的动力传动系统。
模糊控制算法具有较好的自适应性，能够根据电动汽车不同工况的需求进行调节。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制也存在一些问题。
模糊控制算法的设计较为复杂，需要针对不同的控制系统进行参数调整和优化，增加了系统设计和调试的难度。
模糊控制算法的计算量较大，对控制器硬件的要求较高，增加了成本和能耗。
模糊控制算法的理论基础较为复杂，需要研究者具备较高的数学和控制理论知识，限制了应用范围。
基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制是一种有潜力的控制方法，能够有效解决电动汽车控制问题。
虽然存在一些问题和挑战，但随着对该领域的深入研究和技术的不断进步，基于模糊控制的电动汽车动力传动系统控制将会得到更广泛的应用和推广。
随动系统测试装置模糊控制研究的开题报告
随动系统测试装置模糊控制研究的开题报告一、研究背景与意义随动系统是在控制系统中使用的一种技术，它可以对一个或多个信号进行处理，使它们与一个参考信号相匹配。
这种系统的应用广泛，例如在航空航天、电力电子、医药等领域中都有重要应用。
为了保证随动系统的正确运行，需要对其进行测试和控制，并且随动系统中的控制器参数调节也需要在测试过程中进行。
传统的随动系统测试方法主要是基于精确的数学模型进行测试，这种方法需要考虑到系统的复杂性和多变性，往往需要大量的时间和资源。
随动系统测试装置模糊控制研究的意义在于通过引入模糊控制方法，提高随动系统测试效率和精度，降低测试成本和周期。
二、研究内容本研究将针对现有随动系统测试方法存在的问题，提出一种使用模糊控制的测试装置控制方法，旨在提高随动系统测试效率和精度，降低测试成本和周期。
具体研究内容包括：1.对于不同随动系统，研究其数学模型，建立系统状态方程。
2.通过模糊控制方法设计测试装置的控制器，实现对随动系统测试过程中的参考信号跟踪。
3.基于模糊控制方法进行随动系统调参，提高系统控制精度和稳定性。
4.设计并实现一个完整的随动系统测试装置，验证研究结果的正确性和可行性。
三、研究方法本研究主要采用以下研究方法：1.文献调研法：通过对现有文献的分析和综合，了解随动系统测试方法的研究现状和存在问题。
2.数学建模法：对不同随动系统建立其数学模型，为后续研究提供基础。
3.模糊控制法：使用模糊控制方法对测试装置进行控制，提高测试效率和精度。
4.实验验证法：设计并实现一个完整的随动系统测试装置，通过实验验证研究结果的正确性和可行性。
四、研究预期结果1.提出一种模糊控制的随动系统测试装置控制方法，有效降低测试成本和周期，提高测试效率和精度。
2.建立不同随动系统的数学模型，并使用模糊控制法对其进行控制和测试，为随动系统的实际应用提供技术支持。
3.设计并实现一个完整的随动系统测试装置，验证研究结果的正确性和可行性，提高随动系统测试效率和精度。
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基于模糊控制的车灯随动系统的研究【摘要】为解决车辆任意转弯角度时行车路线上的最佳照明的问题，本文利用模糊控制在车灯随动控制上的优势，对车灯随动控制进行研究，并对“s弯道”、“雨天路滑”和“开启条件”3种情况进行了分析。
【关键词】自适应前照灯系统；车灯随动；模糊控制；弯道照明
目前大多数汽车前照灯系统的前照灯光束方向一般是汽车纵向正前方，不能随转向轮的偏转而偏转。
夜间车辆转弯时，弯道内存在一个照明盲区，灯光的有效覆盖范围较小并且不包括弯道内的盲区，驾驶员对路况的观察受到严重影响，增加了夜间行驶的难度，容易造成交通事故。
为了解决这个问题，车辆转弯中需要对车灯进行随动控制，一项称为随动转向控制大灯（afs）的新技术就此诞生。
已有研究[1]-[6]中多是针对单一情况的分析，不能够适应多种路面情况，而模糊控制技术能够较好的融合人类经验，因此可考虑引入模糊控制进行车灯随动系统的控制。
1.车灯随动控制策略
已有研究中对于车灯随动控制一般采用车速与前轮转向角度作为输入，输出为车前大灯的旋转角度，这种控制策略基本上是建立在比较理想的道路转弯情况下的。
实际情况复杂多变，仅以车速与前轮转向角度作为输入不能详细分辨复杂的实际情况，从而不能达
到适应各种情况下的控制需求，比如“s弯道”、“倒车”和雨天路滑等等。
为达到所需的种种控制需求，首先，控制器必须要满足常规道路转弯的控制需求，其次才对非常规道路转弯的各种情况进行适应，最后还要解决“稳态误差”的问题。
所以，可以考虑采用前轮内转角r、车速s作为输入信号先完成对常规道路转弯的控制需求。
针对类似“s弯道”的情况引入“复位信号”f。
对于倒车或者其它一些不需要进行车灯随动的情况，引入倒车档位信号（手动关闭信号）d。
另外考虑到“雨天路滑”这类特殊情况，还引入了雨刷启动信号y。
通过增加控制输入量可以较好的提高控制效果。
2.适用于常规道路转弯的模糊控制器的设计
适用于常规道路转弯的模糊控制器是控制策略的前提与核心，采用的输入信号为前轮内转角r和车速s，输出为车前大灯在水平方向上的转向角度z。
一般车辆前轮转角的最大值在35°～40°[7]，因此将前轮内转角r的变化范围定为[0°，40°]，只表示一个方向上的角度变化，以便于下文中的输出对应。
车速s的变化范围是[0，180]km/h，值得注意的是，尽管车辆在高速时不会进行较大角度的转弯，但依然可以对车速的最大值设置较高，以保证高速时进行小角度的转弯的情况下控制器依然起到相应的作用。
参考文献[6]的相关结论和个人研究经验，对车速采用梯形隶属度函数，目的是希望车速的某些微小变化并不是总是对前照灯产生
影响，而是应该要有一定的稳定性。
其中的“0”表示车速处于[0，9]km/h范围，车速很小并且在[0，3]km/h的隶属度为最大值1；“11”表示车速处于[5，20]km/h范围，车速较小并且在[10，12]km/h的隶属度为最大值1。
“22”表示车速处于[15，33]km/h范围，车速中等并且在[21，23]km/h的隶属度为最大值1。
“36”表示车速处于[25，47]km/h范围，车速较大并且在[35，37]km/h的隶属度为最大值1。
“55”表示车速处于[40，80]km/h范围，车速接近很大并且在[53，56]km/h的隶属度为最大值1。
“120”表示车速处于[70，180]km/h范围，车速很大并且认为在[120，180]km/h的隶属度为最大值1。
对前轮内转角r采用图1所示的量化等级和相应隶属度函数。
图1 对前轮内转角r的量化等级和相应隶属度函数
之所以没有采用与梯形隶属度函数是因为前轮转角是对车辆转弯影响最大的因素，应该进行比较平滑的均匀分辨，精确度越高越好。
当然对于非常接近于直线路线行驶的情况，应该也要保持一定的稳定性，因此将范围[0°，3°]的隶属度定为最大值1。
车前大灯在水平方向上的转向角度z的量化等级和相应隶属度函数如图2所示：
图2 车前大灯在水平方向上的转向角度
z的量化等级和相应隶属度函数
如图2所示，之所以采用这样的隶属度函数（trimf型），是希
望可以达到具有一定稳定性而又不会在某一范围失去“分辨”的目的，即在顶点附近既具有类似梯形函数的稳定性又具有类似三角函数的精确分辨。
根据文献[4]的仿真结果，按照在相同的前轮转角下，汽车行驶速度越大则前照大灯需要调节的角度就越小，在相同的车速下，汽车前轮转角越大则所需的调节角度也越大的基本规律建立模糊规则。
得到模糊控制器的控制曲面观察器如图3所示。
从中可以看出，遵循了在相同的前轮转角下，汽车行驶速度越大则前照大灯需要调节的角度就越小，在相同的车速下，汽车前轮转角越大则所需的调节角度也越大的基本规律，也符合实际经验。
对于每一组具体的输入都有一个与之相对应的精确的输出。
图3 模糊控制器的控制曲面观察器
3.车灯随动系统的分析
为验证效果针对“s弯道”、“雨天路滑”、和“开启条件”3种情况进行分析。
3.1针对类似“s弯道”情况
类似“s弯道”的情况一直是普通afs技术比较“头疼”的一个问题，因为在“s弯道”的第一个弯道，普通afs技术可以做到正确反应，但是在即将进入第二个弯道时由于前方道路的路线方向与车辆前轮转角的方向相差过大，普通的车灯随动系统往往会往错误的方向投向灯光。
特别是转弯半径较小的连续转弯的情况，驾驶员
在“回正”方向盘的过程中车前大灯的照射方向与应该正确投射的方向之间总存在一定延迟，这样就导致了普通afs技术除了在第一个弯道可以正常适应外其余的连续弯道均无法实现应有的照明效果，甚至比固定直射车灯的照明效果还差。
为了解决这个问题，引入了“复位信号”f，该信号相当于数字信号，只有“0”和“1”两种状态。
“0”表示信号失效，不会影响到输出。
“1”表示信号有效，直接决定输出前大灯转角为0°。
另外，这个信号的引入对任意弯道上车辆“出弯”时的照明起到很好的快速响应效果。
3.2 针对类似“雨天路滑”情况
一般情况下车速s对输出z的影响是较小的，在某些特殊情况，即类似“雨天路滑”的情况，车速对行车路线的影响会变得更明显。
为了达到任意转弯角度时为车辆提供行驶路线上的最佳照明，在设计模糊控制规则时应该考虑到这点，遵循上文提过的“转角不变，车速越大，输出越小”的基本规律，使这类情况下车速s对输出z 的影响更大一些。
3.3 对于“开启条件”的分析
很显然，对于倒车这类情况来说，是不需要也不可以进行车灯随动的，此时应当关闭车灯随动功能，因此引入了倒车档位信号（手动关闭信号）d。
其取值与f类似，为“0”或“1”。
当其值为“0”时表示信号失效，对输出z无任何影响，其值为“1”时表示信号生效，直接决定输出值z为0°。
该信号同样设置为可以手动输入
的信号，引入该信号后在倒车时会自动关闭车灯随动功能，在某些其它情况下无需车灯随动功能时也可手动激活使信号生效，相当于手动关闭了车灯随动功能。
参考文献：
[1] sivak m，schoettle b.optimal strategies for adaptive curve lighting[j].journal of safety research，2005，36（3）：281-288.
[2] 王维锋，吴青，吕植勇，初秀民.基于弯道模式的自适应前照灯控制建模及仿真[j].武汉理工大学学报，2009，31（9）：70-74.
[3] 邓亮，陈抱雪，张建彬，等.afs前照灯弯道旋转的计算模型[j].中国机械工程， 2011，22（7）：864-868.
[4] 龚静，马瑞卿，邓钧君，王阿萍.基于s函数的汽车前照灯智能转向系统仿真[j].计算机仿真，2011，28（4）：345-348.
[5] 王洪佩，高松，宋炳雨，王鑫.汽车自适应前照灯系统建模与仿真[j].计算机仿真，2011，28（10）：349-353.
[6] 关志伟，崔惠中，郑飞.汽车afs前照灯转角动力学建模及仿真分析[j].汽车技术，2009（5）：38-40.
[7] 刘新良，迟永滨.汽车afs头灯随动转向规律研究[j].机械设计与制造，2011，（8）：131-133.
基金项目：。