人工智能-深度学习-牵引力控制系统中压力与扭矩的协调控制.pdf

【人工智能-深度学习在牵引力控制系统中的应用】 人工智能和深度学习是现代科技发展的两大关键领域，它们正在逐步改变包括汽车工业在内的多个行业。在牵引力控制系统（Traction Control System, TCS）中，人工智能和深度学习的应用使得车辆的驾驶安全性和性能得到了显著提升。 牵引力控制系统是汽车电子稳定性控制系统（Electronic Stability Control, ESC）的一部分，主要任务是在各种复杂路面条件下，通过控制驱动轮的滑转率来优化车辆的加速性能和驱动稳定性。它通过主动制动干预和发动机扭矩控制等方式，确保车辆在湿滑、雪地或松散路面上能够保持良好的行驶状态。 深度学习在此系统中的作用主要体现在以下几个方面： 1. **实时路况识别**：深度学习算法可以训练模型来实时识别路面的附着力状态，例如区分分离附着力和均匀附着力路面。通过对大量数据的学习，模型能准确地判断当前路面条件，为控制系统提供准确的输入。 2. **制动压力估算**：深度学习模型可以分析液压控制单元（Hydraulic Control Unit, HCU）的压力变化特性，以更精确地预测和控制制动压力。这减少了压力估算的误差，确保了对驱动轮滑转率的精确控制。 3. **发动机扭矩控制**：采用变参数PID控制器设计，深度学习可以根据车辆的状态和预设的目标滑转速度调整发动机扭矩输出。这提高了扭矩控制的响应速度和精度，增强了车辆的动力表现。 4. **主动制动压力控制**：通过模糊逻辑方法，深度学习可以实时监控和适应不同的路面条件，选择合适的控制策略。这不仅提升了制动效率，还增强了驾驶的舒适性。 5. **系统性能优化**：通过实车试验，深度学习协调控制策略在增强TCS性能的同时，也提高了车辆的整体动力性和稳定性。在保证安全的前提下，提供了更好的驾驶体验。 人工智能和深度学习的引入，使得牵引力控制系统能够更加智能化和自适应，有效地解决了传统控制系统面临的困难，提高了车辆在各种工况下的行驶性能。随着技术的进一步发展，未来的人工智能和深度学习在汽车控制领域的应用将会更加广泛和深入。