汽车ABS免疫PID控制控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上,针对汽车防抱制动系统,提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较,结果表明免疫PID控制算法稳定时间短,系统输出的超调量小,响应时间少,制动距离短,优于传统PID和模糊控制算法,具有较高的应用价值。     

汽车ABS免疫PID控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上，针对汽车防抱制动系统，提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较，结果表明免疫PID控制算法稳定时间短，系统输出的超调量小，响应时间少，制动距离短，优于传统PID和模糊控制算法，具有较高的应用价值。     

基于小波变换的汽车轮速信号去噪

传统的汽车轮速信号处理方法难以消除干扰信号的影响。根据信号与噪声通过小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,选用Daubechies四阶正交小波（db4）对噪声信号进行多层小波分解,对小波分解的各层细节信号,分别采用软阈值处理方法进行量化处理,然后进行小波逆变换重构信号以达到对信号去噪和恢复的目的。研究结果表明,采用此方法能够有效地去除轮速信号中的各种干扰。     

汽车ABS轮速信号处理过程的神经网络模型

为消除干扰信号对车轮轮速信号的影响,保证ABS的有效控制,利用BP神经网络的非线性映射功能,通过对标准信号滤波样本(由小波变换获得)的学习,建立起从信号输入到信号输出的BP神经网络模型,该模型可以把滤波过程通过权值和阈值集中存储和记忆,从而通过网络的联想能力来实现滤波和信号处理.利用相关的仿真试验数据验证了所建模型的正确性.