随着我国汽车消费的大众化和高速公路网建设的飞速发展,汽车行驶安全性和经济性越来越受到重视,汽车巡航控制系统作为一种主动安全技术将具有广阔的空间。因此,如何采用合理的控制技术,研制和开发适合我国交通状况的自动巡航控制系统,并推广应用到轿车、客车、重型货车上具有十分重要的意义。CVT车辆巡航控制系统是一个复杂的、分布参数的大惯性非线性系统,其受外界环境的影响很大,所以建立其精确的数学模型十分困难。模糊控制理论和神经网络控制理论的迅速发展为解决这一问题带来了生机。本论文针对无级变速传动车辆的巡航控制所涉及的技术问题进行了研究,主要工作内容如下:1.结合模糊控制和神经网络控制的特点,进行了模糊与神经网络相结合的控制方法研究。并将其应用于车辆动力传动系统,针对发动机这种复杂的具有大惯性、大迟延和时变的热工对象进行了仿真研究,比较了该控制方法和其它控制方法的控制效果。2.在JL474q1发动机台架性能试验数据的基础上,采用神经网络方法建立了发动机稳态、空载、动态转矩模型、油耗模型和万有特性模型,为在汽车动力传动系统自动操纵中实现发动机与传动系统的最佳匹配奠定基础。3.建立了无级变速传动系统的动态特性模型,推导了系统的状态方程,着重研究了节气门控制策略、液力变矩器闭/解锁控制策略和无级变速传动系统的速比控制策略。为验证所建立的无级变速传动系统的模型以及控制策略的正确性,对该模型进行了仿真研究。4. 开展了基于模糊神经网络控制的CVT车辆巡航控制模型研究并对该模型进行了网络训练,为进一步验证该系统的控制精度和自适应能力及纠错能力,在不同的汽车行驶工况和系统参数摄动情况下进行了仿真研究。