【摘 要】
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针对底盘测功机控制系统在动态控制方面延迟较高和误差大的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的底盘测功机控制策略。通过对比分析汽车实际运行工况与底盘测功机加载
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目“双电机独立驱动电动拖拉机能量管理关键技术研究与整机控制器开发”(2016YFD0701002);“十三五”国家重点研发计划项目“联合收割机整机装配质量振动检测技术研究与系统开发”(2017YFD070020402);河南省高校科技创新人才支持计划项目“设施园艺电动拖拉机关键技术研究”(18HASTIT026);河南省产学研合作项目“拖拉机双离合器自动变速器关键技
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针对底盘测功机控制系统在动态控制方面延迟较高和误差大的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的底盘测功机控制策略。通过对比分析汽车实际运行工况与底盘测功机加载工况的动力学特征,建立了底盘测功机输出力加载模型。基于电涡流测功机的加载力输出特性设计了控制系统框架和RBF神经网络控制器。通过MATLAB中的S-function函数语言编写了控制策略,且在DCG-10E型底盘测功机上进行了硬件在环试验。对比PID控制下的加载力输出曲线,结果表明,输出力上升过程稳定且快速。本文验证了在底盘测功机上应用RBF
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