CAN总线在汽车车身控制中的应用

来源 :中国自动化学会系统仿真专业委员会中国系统仿真学会仿真计算机与软件专业委员会2004学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yinyueli
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  控制器局域网络(CAN)是一种能有效支持分布式实时控制的串行通讯网络.本文介绍了基于CAN总线的一个汽车车身控制系统的设计,并具体讨论了以微控制器P89C668为核心的CAN节点的硬件电路设计、控制系统的总体结构及软件功能.该设计结构简单、可靠性高,并在实践中证明是可行的.
其他文献
研究了过热器和再热器壁温测量的问题,针对热力计算方法因运行工况改变而适应性变差的情况,提出利用软测量——神经网络的方法在线的预测壁温.利用神经网络构建炉内管壁温度与出入口蒸汽温度、出入口管壁温度以及流量的函数关系,依据误差要求对神经网络算法进行了改进,现场实验发现改进后的神经网络的输出能够比较准确的反映壁温的实际情况.
本文利用逆推方法、Lyapunov方法,考虑了交直流联合输电系统中直流系统的非线性鲁棒控制问题,给出了是该系统镇定的直流系统的非线性鲁棒控制器的设计.
多主体营销决策支持系统综合不同方面的知识、数据,实现分布式协作求解.本文在分析营销决策任务特点的基础上,提出了基于语义网络的任务分解模型,以及基于模糊相似度匹配的分解方法.
针对一类风险投资决策问题建立了多目标规划模型,实现了投资组合方案的最优设计.文中讨论了多种情形,建立了相应的投资决策模型,并探讨了投资者的偏好对投资选择的影响.从大量运行结果看,与实际情况相吻合,足以证明模型具有较高的可靠性.
本文应用模糊灰色物元空间决策支持系统对风险投资进行了分析.并讨论了分析结果.该系统是一个较好的风险投资的多目标决策模型.
本文讨论一种动态神经网络—Elman回归神经网络的结构和算法,利用改进的BP算法提出了快速在线递推学习算法,成功的解决了动态回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题并将这一模型运用于冷连轧机的张力控制的系统辨识中,结果证明回归神经网络模型能很好的适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象辨识中的良好应用前景.
通过对二进制编码遗传算法及其收敛性分析的研究,提出了一种便于应用有限状态Markov链分析浮点数编码遗传算法收敛性的解空间离散化方法.在此基础上,证明了具有最优保留特性的浮点数编码简单遗传算法是全局收敛的.
基于传统数字滤波的低通特性,存在快速跟踪能力和抗干扰能力之间的矛盾,且对突发干扰和测量真值的变动缺乏处理能力.在统计意义下定义不确定信息的支持区间和支持概率后,给出了一种特别适合智能仪表的数字滤波算法,并通过数据测试分析得出此算法抗干扰能力和快速跟踪能力较优,表明其正确、有效.
液压挖掘机柴油机-泵的匹配效果受工作环境影响,因为柴油机的经验工作曲线有所变化.因此为了柴油机和液压泵的功率匹配能动态地适应环境变化,采用遗传算法对燃油经济工作点进行搜索,令发动机工作在最经济的工作点.
本文根据控制系统的特点研究有利于系统辨识的改进遗传算法,同时,根据遗传算法的特点研究便于应用遗传算法进行系统辨识的模型结构的编码方法,该结构的编码方法提高了模型辨识的自由度,提高了算法的计算效率.基于改进遗传算法研究了时变与时不变系统的模型辨识问题及模型降阶问题.仿真结果表明了基于改进遗传算法的系统辨识的有效性.