电液比例系统神经网络控制在无级变速器中的应用研究

"无级变速器电液比例系统神经网络控制与结构设计的研究集中在提升汽车动力性和燃油经济性，是汽车电子控制技术的重点攻关项目。文章作者张冬平在导师宋锦春指导下，针对电控金属带无级变速器（ECVT）进行了深入研究，包括液压系统设计、建模分析与仿真以及人工神经网络PID控制。" 本文首先概述了无级变速传动的基本概念、特点和分类，特别关注了国内外金属带式无级变速器的发展历程和技术趋势。无级变速器（CVT）通过改变工作带轮的工作半径来实现连续的速比变化，从而优化汽车性能和排放。 接着，文章详细讨论了ECVT的液压系统设计，揭示了其机械结构的创新之处。这部分内容对于理解ECVT如何通过电控方式实现无级变速至关重要。此外，作者利用MATLAB工具对ECVT的液压部分进行了建模和分析，这一方法有助于理解系统的动态行为并优化其性能。 文章还引入了人工神经网络PID控制策略，这是现代控制系统中的一个重要进步，它结合了神经网络的自学习能力和PID控制的稳定性，旨在更精确地调节ECVT的工作状态。通过发动机台架试验，作者获取了MR479QA型发动机的数据，建立了发动机的数值模型，并制定了性能和经济性的目标曲线。这些试验结果为无级变速器液压部分的性能测试提供了基础。 最后，设计了一套简单的试验箱，用于实际测试ECVT的液压性能，这不仅验证了理论研究成果，也为未来ECVT的改进和优化提供了实验平台。关键词聚焦于"金属带"，强调了研究的核心部件及其在无级变速器中的关键作用。 这篇硕士学位论文深入探讨了无级变速器的电液比例控制系统，特别是在神经网络控制和结构设计方面的创新，为提高汽车的驾驶性能和环保特性提供了理论支持和技术方案。