基于神经网络的混合动力汽车驾驶意图识别方法"

【摘要】：建立了基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络。通过对模糊神经网络进行训练,生成了驾驶意图模糊推理规则。从仿真结果可以看出运用本方法得到的模糊推理规则可以很好地识别驾驶意图,并且基于驾驶意图识别可以有效地优化混合动力汽车的控制策略,从而进一步提高混合动力汽车燃油经济性。 【作者单位】： 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
【关键词】： 混合动力汽车 模糊神经网络 驾驶意图识别 仿真
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目
【分类号】：U469.7
【正文快照】： 引言混合动力汽车与传统汽车相比具有省油、排放好的优点。但由于混合动力汽车的结构相对复杂,给整车控制带来了一系列的问题,其中能量管理与扭矩分配是最关键的两个问题[1～3]。为了解决这些问题,近年来各国学者对其进行了大量的研究。这些研究大多集中在能量管理与扭矩分配

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