-
公开(公告)号：CN104656443B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410848404.6
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的HCCI发动机点火正时自适应PID控制方法，涉及汽车电子控制技术领域。该方法通过控制排气门关闭角度θEVC和进气门开启角度θIVO来实现负阀重叠(NVO)，进而控制HCCI的点火正时，使其燃料燃烧50％时的曲轴转角θCA50在上止点前(bTDC)3°～8°。该控制器的结构采用PID形式，其中，PID的参数由BP神经网络进行自适应调节并提供。BP神经网络的输入为期望θCA50和实际θCA50的误差e和误差变化率输出为kp、ki和kd三个控制参数。通过调节控制参数，本发明所提方法能够很好地克服系统运行中出现的扰动、参数时变及其他不确定因素等问题，因此，具有更强的抗干扰能力和更好的鲁棒性，控制效果更佳。
-
公开(公告)号：CN104656443A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410848404.6
申请日：2014-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的HCCI发动机点火正时自适应PID控制方法，涉及汽车电子控制技术领域。该方法通过控制排气门关闭角度θEVC和进气门开启角度θIVO来实现负阀重叠(NVO)，进而控制HCCI的点火正时，使其燃料燃烧50％时的曲轴转角θCA50在上止点前(bTDC)3°～8°。该控制器的结构采用PID形式，其中，PID的参数由BP神经网络进行自适应调节并提供。BP神经网络的输入为期望θCA50和实际θCA50的误差e和误差变化率输出为kp、ki和kd三个控制参数。通过调节控制参数，本发明所提方法能够很好地克服系统运行中出现的扰动、参数时变及其他不确定因素等问题，因此，具有更强的抗干扰能力和更好的鲁棒性，控制效果更佳。
-
公开(公告)号：CN105761521A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201511013578.1
申请日：2015-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/09 , G08G1/095 , G08G1/0962 , G08G1/07 , G08G1/08
CPC classification number: G08G1/09 , G08G1/07 , G08G1/08 , G08G1/095 , G08G1/096783
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的实时交通诱导方法及路侧系统。本发明的该实时交通诱导路侧系统包括沿道路两侧间隔设置的多个路侧设备，设置在路口的智能交通灯，安装于车辆上的车载终端，以及后台控制中心，且每个路侧设备均通过3G/4G网络与后台控制中心无线通信连接，靠近智能交通灯的路侧设备与智能交通灯无线通信连接，而驶入各个路侧设备覆盖范围内的各个车辆的车载终端也通过无线通信网路与对应的路侧设备无线通信连接。本发明的路侧系统能够实现车辆诱导和交通灯的控制，即实现了车联网环境下根据车流量、环境等因素来调整红绿灯显示状态，可有效的减缓交通堵塞现象，提高主干道的运行能力，也可有效提高交通系统的运行能力。
-
公开(公告)号：CN104978857A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510274329.1
申请日：2015-05-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G08G1/0133 , G06N3/0418
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌理论的交通状态预测方法及其装置。本发明的该交通状态预测方法包括步骤：采集交通道路的数据流，得到多个交通参数的时间序列；根据所述交通参数的时间序列进行多参数相空间重构，得到多参数相空间，并在所述多参数相空间中，结合Bayes估计理论进行相点最优融合，得到对应于所述多个交通参数的融合相空间；对所述融合相空间中的时间序列进行混沌分析，当分析得出所述融合相空间的时间序列呈现混沌特性，则结合RBF神经网络对交通道路进行混沌预测。本发明的交通状态预测方法相较于传统的单参数时间序列预测方法，能够获得更好的预测效果，其预测性和精度较高。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.014 seconds)
