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模糊算法在滑稽敏捷制动系统中的应用研究近年来，滑稽敏捷制动系统逐渐成为汽车安全领域的研究热点之一。
该系统能够通过传感器实时感知行驶中的道路和车辆状态，进而控制制动装置以实现更加优秀的制动效果。
而在这一系统中，模糊算法的应用也逐渐得到了广泛关注。
一、模糊算法概述模糊算法是一种基于模糊逻辑的数学算法，它可以将不确切的运算问题转化为数学上可处理的问题。
模糊算法广泛应用于模糊控制系统、人工智能、模式识别等领域中。
在模糊算法的应用中，它可以通过建立模糊集合和模糊关系来描述不确定性和模糊性信息，进一步实现对这些信息的处理和控制。
二、滑稽敏捷制动系统中的模糊算法应用对于滑稽敏捷制动系统而言，模糊算法的应用主要包括以下几个方面：1. 故障诊断滑稽敏捷制动系统的故障诊断是该系统非常重要的一部分。
在故障诊断中，模糊算法可以通过建立模糊集合来描述一些模糊的传感器信息和故障判断信息，进而实现对故障的判断和诊断。
2. 制动力预测在滑稽敏捷制动系统中，制动力的预测是该系统的关键环节。
针对这一环节，模糊算法可以通过建立模糊关系来描述制动力预测和传感器信息之间的关系，进而实现对制动力的准确预测。
3. 制动控制制动控制是滑稽敏捷制动系统的核心功能之一。
在制动控制中，模糊算法可以通过建立模糊关系来描述车速、传感器信息等多维度数据之间的关系，实现对制动系统的精细控制，使得制动系统具有更加灵活的响应性和更高的安全性。
...通过以上研究可以看出，在滑稽敏捷制动系统中，模糊算法的应用具有非常广泛的发展前景，可以进一步提升该系统的制动效果和安全性能。
随着自动化驾驶技术的不断发展，滑稽敏捷制动系统在未来还将面临更多的挑战。
因此，未来的研究将更加关注如何进一步完善该系统，同时有效应用模糊算法等相关技术手段使其更加完善。
基于模糊控制的智能交通系统研究一、引言随着城市化进程的加快，道路交通拥堵问题越来越严重。
如何通过技术手段，提高城市道路交通的效率，已经成为了当今社会面临的挑战之一。
智能交通系统作为目前最为先进的交通管理方式，扮演着越来越重要的角色。
其中模糊控制是智能交通系统中常用的一种控制方法，本文将基于模糊控制的智能交通系统进行研究。
二、智能交通系统概述所谓智能交通系统，是指利用先进的信息通信技术和智能控制技术，对道路交通进行信息收集、处理、分析和交通控制的系统。
它包括车辆主动安全、交通运输管理、交通预测、交通信息服务和交通应急处理等各个方面。
智能交通系统以其高效、准确、快速的特点，成为未来道路交通管理中最为关键的一种方式。
三、模糊控制原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它确实了解决有关控制器的设计问题，无法精确描述其模型，或者存在不确定性和歧义的问题。
模糊控制方法采用了“模糊”概念以处理模糊性的问题。
模糊控制方法可以基于经验和人类的智能进行设计和实现，其中“经验”是指把许多样本信息组合而成的规律，而“人类智能”则是指用人类语言描述知识的方式。
四、基于模糊控制的智能交通系统智能交通系统的实际应用中，模糊控制被广泛应用于道路交通的管理和控制。
模糊控制关注于如何提高交通流量和降低交通流量的死锁。
降低道路交通的拥挤程度，降低交通的时间和成本成为高速公路交通管理的两个重要目标。
模糊控制的方法可以实现高速公路交通对其流量的最优控制，并保证车辆的安全行驶。
五、模糊系统的设计模糊系统的设计中，需要了解设定输入变量、输出变量和规则库。
通过人类理解和专业知识的融合，可以建立道路交通流的模糊控制模型。
设计好模型后，就可以利用专门的计算机软件进行模拟和优化，以实现智能交通系统的优化管理。
六、模糊控制实例研究在鹤壁市道路交通拥堵问题较为严重的情况下，我们开展了模糊控制实例研究。
研究中，我们利用模糊控制方法实现了所有关键路口和匝道的最优控制。
基于模糊逻辑的智能车辆控制技术研究近年来，随着智能化、自动化的发展，车辆智能化技术得到了广泛关注和应用。
在智能车辆控制技术中，模糊逻辑作为一种强大的工具，在处理复杂问题和提高智能化程度方面具有重要的应用价值。
本文将探讨基于模糊逻辑的智能车辆控制技术研究。
一、模糊逻辑介绍模糊逻辑是一种用来处理模糊信息的逻辑方法，是一种基于模糊概念的逻辑。
模糊逻辑研究的是不精确和不确定的信息，它不是二元思想的延伸，而是通过灵活的处理模糊信息，把事物之间的关系表示出来。
模糊逻辑具有可扩展性强、易于建模、计算量小等特点，是处理复杂问题的有效工具。
二、智能车辆控制技术智能车辆控制技术是一种通过植入感应器和计算机等智能设备，实现对车辆进行自主控制的技术。
通过智能化技术，车辆可以自动感知周围环境，通过内部算法进行决策和操作，从而实现驾驶员的部分或全部任务。
该技术可以大大提高车辆的安全性、路况适应性和驾驶舒适度，并在未来的出行方式中扮演着重要的角色。
三、基于模糊逻辑的智能车辆控制方法研究智能车辆控制过程中，模糊逻辑技术可以应用于对车辆行驶环境、车辆状态等信息进行模糊处理，并通过各种模糊控制算法进行计算和决策，从而实现车辆的智能化控制。
1、环境感知与模糊逻辑处理车辆智能化控制的基础是对周围环境的感知。
通过感应器、雷达、摄像头等设备对车辆行驶环境进行实时监测，并通过模糊控制算法进行模糊处理，在一定程度上提高车辆的精准性和适应性。
例如，对于车辆的自动驾驶功能，通过在车身周围安装众多感应器和摄像头，可以对车辆周围环境进行全面感知，并对路况进行模糊分类。
通过模糊分类可得出当前路况下的最佳行驶速度和方向，从而进行自动驾驶。
模糊处理技术可以灵活处理不同情况下的路况，保障车辆的安全行驶。
2、状态识别与模糊逻辑算法车辆的状态可以通过车辆内部的传感器进行监控，如发动机转速、油门状态、油耗等，在此基础上，通过模糊逻辑算法对车辆状态进行模糊处理，确定最佳的控制方式和调节参数。
2017. 3（下） 现代国企研究143案 例 AN LI摘要：为了减少模型参数、噪声耦合和随机性干扰对机车制动控制系统控制精度和稳定性的影响，提出1种基于模糊预测控制的制动控制方法，利用基于满意度的T-S模糊建模方法建立精确的预测模型。
研究结果表明：通过模糊遗传算法进行滚动优化，获得全局最优解作为预测控制控制器的输出，而提高系统控制快速性和稳定性，仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词：模糊预测控制；机车制动；控制方法戴成龙基于模糊预测控制的机车制动控制方法机车控制系统是列车安全运行的首要前提及根本保障，在列车发出制动指令时，主控部分就会逐级向下传达控制信息，当其下部在接收到这一指令后，就可以根据实际情况对相应目标做出控制，从而完成整个系统的制动动作。
通过对可靠资料的研究及分析不难发现，机车控制系统的实际效率，能够直接影响列车的制动能效，同时这也关乎整个列车的运行安全。
在交通运行压力日益增加的时代背景下，列车长度不断延伸，相对的其体积及容量也随之增加，这就进一步增加了机车控制难度，本文就从模糊预测控制入手，对其控制方法做出了细化研究。
一、影响制动能效的重要因素机车制动作用的发挥，会直接受到相关因素的影响及制约，首先，如果制动系统内部设备及气路特性不够稳定，数据精准度有待完善，就会使得误差值相应产生，这将会导致制动系统在发出指令时精准度不够；其次，元器件本身质量存在问题，在这部分器件形状发生改变时，管道完整性就会受损，并出现泄漏问题，控制难度就会相对增加；最后，在机车运行环节，机车总风缸压力值是处于时时变化之中的，尤其是在充放气环节，制动系统会受其直接影响，控制稳定性将会不断下降，因此，为了从根本上提高列车制动精准度，在保证时效性的基础上实现有效制动，就需要运用有针对性的计算方法将其中存在的不利影响因素消除。
二、模糊建模机车制动系统所发出的指令针对的对象并不具有稳定特点，并且其运行基础是建立在安全保障的作用层面上的，这就使得控制难度进一步增加，而应用以往的计算方式是无法对其压力变化进行精准控制的，因此这就需要选择具有高精准度的预测模型，本文中所提到的TS模型就是一种新型的预测模型，它能对计算结构进行高精准度的衡量及研究。
基于模糊神经网络的智能车辆循迹控制
张琨;崔胜民;王剑锋
【期刊名称】《汽车工程》
【年(卷),期】2015(000)001
【摘要】为提高智能车辆自主循迹控制的精度，提出了一种基于模糊神经网络控
制( FNNC)和神经网络预测( NNP)的智能循迹控制策略。
转向控制器的输入量有3个：预瞄点处的横向循迹误差、汽车横摆角速度和侧向加速度。
车速控制器的输入量有4个：预瞄点处的面积误差、侧向加速度、汽车侧偏角和转向盘转角。
网络
训练采用误差反向传播法。
仿真与试验结果表明，所设计的循迹控制器通过对驾驶员操作样本的训练，能实现对车辆的车速与转向控制，横向循迹误差和目标车速均比较理想。
【总页数】6页(P38-42,77)
【作者】张琨;崔胜民;王剑锋
【作者单位】哈尔滨工业大学汽车工程学院，威海264209; 华晨汽车工程研究院，沈阳 110141;哈尔滨工业大学汽车工程学院，威海 264209;哈尔滨工业大学汽车
工程学院，威海 264209
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于模糊神经网络的智能车辆路径跟踪 [J], 杨君;马戎;刘婷;付维平
2.基于模糊神经网络的智能车辆避障方法研究 [J], 张桥
3.基于转角补偿的智能车辆循迹控制系统 [J], 杨阳阳;何志刚;汪若尘;陈龙
4.智能车辆循迹的自适应神经网络动态面控制 [J], 李磊
5.基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制 [J], 余晓江;胡学军;胡于进;王学林
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模糊控制在列车自动运行中的研究与应用近年来，随着科技的不断进步，列车自动化运行成为了铁路交通领域的一个热门主题。
而在列车自动运行中，模糊控制技术的应用也备受关注。
本文将从列车自动运行的需求出发，探讨模糊控制在列车自动运行中的研究与应用。
一、列车自动运行的需求随着现代化铁路的不断发展，列车自动运行成为了提高运行效率和安全性的必要途径。
列车自动运行的需求主要有以下几点：1. 提高运行效率：自动运行可以减少人工驾驶误差，提高列车运行的精度和稳定性，从而可以实现更高效的运行安排，减少停车和延误的情况。
2. 提高安全性：自动运行可以提高运行的安全性，减少人为因素和操作误差对列车行驶的影响。
此外，自动化系统还可以通过实时监测车辆状态和环境情况，对列车进行安全控制。
3. 减轻驾驶员负担：传统的人工驾驶方式需要驾驶员时刻保持注意力集中，避免疲劳等不利因素影响，而自动化运行则可以减轻驾驶员的工作负担，提高驾驶员的工作效率。
二、模糊控制技术的介绍及意义模糊控制技术是一种常用的智能控制方法，它能够在处理模糊信息和不确定性方面发挥优异的效果。
在列车自动运行中，模糊控制技术能够提供多方面的优势。
1. 模糊控制是一种适应性强的控制方法，它可以根据环境条件和列车状态的变化进行自适应调整，从而保证列车平稳安全地运行。
2. 模糊控制具有对非线性、强耦合和不确定系统的适应性，能够优化列车的控制方案和运行效率。
3. 模糊控制可以通过模糊推理和模糊规则进行运算，可以实现对列车的多元化管控和安全保障。
三、模糊控制在列车自动运行中的研究和应用模糊控制在列车自动运行中的研究主要集中在以下几个方面：1. 自适应模糊控制：自适应模糊控制是目前应用较广的一种模糊控制方法。
它可以根据列车状态和环境条件的实时变化，自动调整控制系统的参数和规则，以实现更加优化的控制结果。
2. 基于模糊逻辑的决策制定：在列车自动运行中，需要进行多种决策制定，如加速度控制、车间距计算等。
0 引言城市轨道交通具有运量大，以及安全、快捷、节能、舒适等优势。
对于改善城市交通结构，缓解城市地面交通拥堵具有重要的作用。
列车自动驾驶(ATO)系统是城市轨道交通列车自动控制系统（ATC）的重要组成部分，可通过车—地数据传输通道接收ATS 系统的控制命令和联锁系统的移动授权命令，并结合列车自动防护(ATP)系统提供的目标速度、列车速度、前方列车位置、线路数据和车辆参数等指标，合理计算启动、加速、巡航、制动停站等过程的列车运行优化速度曲线，并向列车发送牵引和制动命令，实现列车启动、调速、车站精确停车等过程的自动控制，提高列车运行效率、提高列车运行的舒适度，节省能源。
同时ATO 系统通过接收列车自动监督(ATS)系统的控制命令,根据按计划运行图实现列车自动追踪、自动调整的控制。
1 ATO 系统主要功能ATO 系统车载设备主要由控制计算机、司机驾驶显示器HMI、测速装置、列车定位设备组成。
列车具有四种驾驶模式，即自动驾驶模式（AM）、ATP 速度监督下的人工驾驶模式（SM）、限制速度模式（RM），自动折返模式(AR)。
ATO 系统对列车的控制可分为：列车自动启动、速度调整、巡航和惰行、精确停车等过程：1）列车启动控制：在列车ATO 驾驶模式条件满足时，司机按压ATO 启动按钮，ATO 向牵引系统输出牵引命令，启动列车运行，使列车在最短时间内按规定加速度率加速到目标速度。
2）列车速度控制和调整。
ATO 并根据准点、节能、舒适等优化指标要求，结合列车自动防护(ATP)系统提供的目标速度、列车速度、前方列车位置、线路数据、车辆参数和ATS 列车运行计划等条件，计算列车运行速度曲线，及时调整列车速度，实现列车速度自动控制和调整。
3）列车巡航和惰行控制。
ATO 根据列车当前运行速度和列车运行速度曲线，控制列车惰行巡航运行，实现列车节能运行。
4）车站精确停车控制。
ATO 根据列车当前位置和速度、列车制动曲线，控制列车的制动率，保证列车准确地停在车站停车窗口内。
