基于BP神经网络电动轮汽车行驶状态监测分析

基于BP神经网络电动轮汽车行驶状态监测分析

论文摘要

行驶状态监测是电动轮汽车整车控制的基础,也是整车网略技术发展的基础。针对电动轮车辆行驶状态监测评估分析,设计分析系统,在此系统中实现了对总线数据的实时监控研究,总线的时间特性与占用率的评估,总线通信数据的存储。通过分析判定车辆行驶状态所需要的数据以及数据的测量方法,并且利用Matlab使用BP算法建立了BP神经元三层网络模型,预测出判定车辆行驶状态的参数,并与实际理论公式判定参数进行比较,结果表明相对误差在范围内,由此可见用BP神经元网络来实现判定车辆行驶状态参数的方法是可行的,可以作为设计使用的参考。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 BP神经元网络算法
  • 3 模拟仿真系统
  • 4 整车状态参数监测
  •   4.1 与判定车辆行驶状态参数相关数据测量
  •   4.2 BP神经网络结构设计
  •   4.3 行驶状态分析监测结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 肖健,曾令全

    关键词: 电动轮汽车,算法,神经元网略,模型,行驶状态

    来源: 机械设计与制造 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 汽车工业,自动化技术

    单位: 四川工程职业技术学院

    基金: 四川省科技厅科技支撑计划项目(2017RZ0062)

    分类号: TP183;U469.72

    DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.05.059

    页码: 237-240

    总页数: 4

    文件大小: 433K

    下载量: 114

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