论文摘要
本文针对当前汽车底盘测功机测试实验中存在的参数标定偶然性大、过程控制缺失、测试效率低下、试验成本高,以及数据并发式输入空间的非线性因素导致的系统偏差较大等传统控制模式无法解决的问题,将人工智能领域的最新成果──智能主体技术应用于汽车底盘测功机系统的智能化建设中,构建了基于π演算的智能主体模型,并重点研究了系统中的智能控制、阻力模拟等问题,从而提升了汽车底盘测功机的制造水平和多工况排放测试的实验水平,具体如下:首先,针对汽车底盘室内检测试验中阻力模拟试验的“偶然、多次、全过程人工操作”等特点,利用智能主体控制技术,首次提出了适合于汽车底盘测功机排放测试的π演算模型,从而保证了在不同转速工况下的精度。由于汽车悬架与底盘测功机系统是一个由较多非线性因素共同作用的复杂系统,因此借鉴免疫反馈原理,结合积分控制的规律,提出了一种模糊免疫PID控制方法,并利用免疫进化算法进行参数优化设计。仿真结果表明,它优于常规的PID控制器,对测功机恒扭矩和恒转速的控制取得了良好的控制效果。利用ADAMS建立了轮胎道路模型和测功机道路行驶阻力的模型,并通过调用上位机阻力计算模型,实时控制测功机转鼓转矩的加载,从而实现了车辆道路行驶阻力的精确模拟。针对传统底盘测功机在条件发生变化时,无法自动进行参数调节的局限性,采用核PCA分析方法,对数据记录集进行特征提取,这样就能较好地满足输入空间的非线性特性,以适应由于测量值波动而引起的参数变化。本文还提出了一种适合于汽车底盘测功机阻力模拟的高精度快速自补偿法,该方法可达到较快的响应时间和较高的模拟精度。最后,利用面向对象的技术构造了测功机台架与道路实体模型,采用VS.NET2003构架的WEB服务为基础平台,集成了ADAMS、VRML、JAVA以及SQL数据访问技术,建立了多路并发的消息同步通讯机制,从而实现了MCG1000型汽车底盘测功机VR三维同步仿真平台。
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