汽车安全气囊在汽车的被动安全性和乘员保护方面起着非常重要的作用,而在整个安全气囊系统中,气囊的点火控制算法是最关键的部分,它直接关系着气囊系统对乘员的保护效果的好坏。本文首先介绍了气囊控制的基本原理和传统的点火控制算法,并分析了它们在气囊点火控制上的可取之处和不足。在此基础上,结合现代智能控制算法,提出了以模糊逻辑推理和神经网络为基础的安全气囊智能点火控制算法。本文根据现在汽车安全气囊研究通用的“127mm-30ms”准则,建立了一个混合式模糊神经网络,分别为用于预测乘员头部位移的神经子网络和用于判断气囊点火条件的模糊神经子网络。结合两个子网络的输出来最终决定气囊的点火与否。纯神经子网络采用加速度变化量作为输入量,预测的当前时刻后30ms的乘员头部位移为输出量,有效的保证了气囊的最佳点火时刻。模糊神经子网络采用加速度变化量和速度变化量同时作为输入量,将其进行模糊划分,并根据加速度变化量和其对应模糊空间的速度变化量是否同时达到气囊点火的标准来判断点火条件,采用神经网络训练模糊规则,能更好地识别碰撞。通过两个子网络分别对气囊点火条件的判断和点火时刻的确定,本文所提出的算法很好地达到了对气囊的点火进行控制的目的。本文采用MATLAB 7.1神经网络工具箱和模糊逻辑工具箱对算法进行了建模,由计算机模拟得到的基于台车碰撞试验的大量碰撞加速度曲线输入到MADYMO软件和驾驶员侧正面碰撞模型,模拟汽车碰撞得到相应的加速度-乘员头部位移曲线,用这些曲线数据对算法网络进行了训练和验证。结果证明,本文提出的点火控制算法是有效和准确的,这对汽车安全气囊的智能点火控制方法有着非常重要的意义。