2009河南科技大学（郑晨，王文霞，李培飞_制动器试验台的控制方法分析 1

【制动器试验台控制方法分析】 制动器试验台是用于测试和评估汽车制动系统性能的重要设备，它能够模拟车辆在真实路况下的制动过程，从而对制动器的性能进行量化研究。通过对制动器试验台的控制方法进行分析，可以更深入地理解和优化制动器的控制策略。 在对制动器试验台的控制方法研究中，通常会涉及到多个学科的知识，如物理学、理论力学以及预测模型等。例如： 1. **等效转动惯量**：在问题一中，通过运用等效转动惯量的概念，结合力学知识，利用动能守恒定律建立数学模型，可以计算出等效转动惯量，从而了解制动过程中的能量转换。 2. **转动惯量计算**：问题二中，理论力学的转动惯量公式被用来计算飞轮的惯量，通过Excel等工具处理数据，选取合适的机械惯量以满足能量补偿要求，进一步确定电动机需补偿的惯量。 3. **微分方程模型**：问题三中，建立微分方程模型，根据力学公式推导出电流与制动器性能之间的关系，从而计算出驱动电流的值。此外，还可以使用理论力学知识，通过能量方程和主轴力矩方程得到不同的模型，进行比较和评估。 4. **能量误差分析**：问题四关注的是控制方法的精度，通过计算路试和试验台制动过程中能量误差的相对值，评估模型的准确性。当相对误差在5%左右时，可认为方法具有较高的精确度。 5. **预测模型应用**：在问题五中，利用SPSS软件模拟电流随时间的变化，同时采用GM(1,1)灰色模型和BP神经网络建立数学模型，解决计算机控制电流值的问题。这些模型有助于优化控制策略，但BP神经网络的训练速度慢可能造成实际应用中的滞后。 6. **控制方法改进**：针对上述模型存在的不足，问题六中通过查阅资料，对第五问提出的控制方法进行完善，以提高控制效率和精确性。 关键词涉及的微分方程、GM(1,1)灰色模型和BP神经网络是数学建模中的重要工具，它们在制动器试验台的控制方法分析中起到关键作用。微分方程可以描述动态系统的演变；GM(1,1)灰色模型擅长处理不完全数据，提供对未来的预测；而BP神经网络则是一种强大的非线性模型，适用于复杂问题的学习和优化。 这篇研究工作展示了如何综合运用多种理论和模型，对制动器试验台的控制方法进行深入分析，旨在提升试验台测试的准确性和可靠性，对汽车制动器的设计和改进提供了有力的科学支持。尽管存在数据限制和模型精度问题，但这种方法对于提升车辆安全性和制动性能具有重要意义。