神经网络识别和Markov链预测的商用车APU控制策略

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要： 为改善商用车空气处理系统的燃油经济性，提出一种以基于电磁阀控制的电控空气处理单元（APU）控制策略，进行了Simulink 系统仿真实验。该策略具有基础、低压和高压等3 种工作模式；基于发动机工况识别和预测方法；利用Matlab/Simulink 搭建车辆模型和空气处理系统模型；并构建了神经网络模式识别和Markov 链预测控制模型对发动机的运行工况进行识别分类和需求扭矩百分比预测。（剩余10493字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人