您的位置: 专家智库 > >

中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS12171104)

作品数:2 被引量:14H指数:2
相关作者:袁宇鹏刘洋曾诚王智慧更多>>
相关机构:重庆大学贵州理工学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金贵州省科学技术基金更多>>
相关领域:交通运输工程机械工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇MATLAB
  • 1篇神经模糊
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车发动
  • 1篇汽车发动机
  • 1篇自适应神经
  • 1篇自适应神经模...
  • 1篇自适应神经模...
  • 1篇总线
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇微波加热
  • 1篇系统辨识
  • 1篇模糊推理
  • 1篇模糊推理系统
  • 1篇发动机
  • 1篇发动机转速
  • 1篇CAN总线

机构

  • 2篇重庆大学
  • 1篇贵州理工学院

作者

  • 2篇袁宇鹏
  • 1篇刘洋
  • 1篇王智慧
  • 1篇曾诚

传媒

  • 2篇新型工业化

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
微波加热过程中的一种系统辨识建模方法被引量:2
2014年
微波加热技术广泛的应用于生物、化学等各个工业领域。本文首先阐述了基于最小二乘法的系统辨识方法理论;其次针对微波感应加热过程数据,利用Matlab系统辨识工具箱进行离线数据系统辨识,建立了微波感应加热系统的一阶滞后和二阶滞后系统模型,通过仿真对比,二阶滞后模型同原始数据的相关性优于一阶滞后系统,为微波加热过程温度控制方法的设计奠定了基础。
曾诚袁宇鹏王智慧
关键词:微波加热系统辨识MATLAB最小二乘法
自适应神经模糊推理系统在汽车发动机转速预测中的应用被引量:12
2014年
研究发动机转速对于提升汽车性能具有重要的理论意义与实用价值。本文针对汽车发动转速的测试领域提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS,Adaptive neural-network-based fuzzy inference system)的发动机转速预测方法,构建了以加速踏板位置与发动机节气门位置作为输入,发动机转速作为输出的二输入一输出ANFIS网络。并通过针对CAN总线实时采集的实验数据作为网络训练样本,在Matlab平台上对于不同隶属度函数数量的ANFIS网络进行性能对比。仿真结果表明,当ANFIS隶属度函数数量为5时,本系统能够实现较优的测试效果,且训练时间较短。
袁宇鹏杨璐溦刘洋
关键词:发动机转速自适应神经模糊推理系统MATLABCAN总线
共1页<1>
聚类工具0