基于智能控制算法的汽车空调控制器设计

发布时间：2017-12-01 22:21

  本文关键词：基于智能控制算法的汽车空调控制器设计

  更多相关文章： 智能控制 模糊控制 PID控制 BP神经网络

【摘要】：随着汽车工业的快速发展和人们生活水平、消费水平的不断提高,人们对汽车乘驾的舒适性、安全性等均提出了更高的要求。但由于汽车空调控制系统具有时变、非线性、大干扰等特点,因此在舒适性上还跟不上人们的需求,基于智能控制算法的控制方法越来越受到人们的重视。首先,本文对汽车空调的工作原理做了简单介绍,然后利用MATLAB建立了车内环境仿真系统,该系统考虑了汽车空调主要的热负荷,并对负荷模型进行了简化处理,同时使仿真系统尽量接近真实情况。其次,本文详细介绍了基于模糊控制算法的温度控制器设计流程,并给出模糊控制器设计过程中几个重要部分的设计方法,然后在上述仿真平台的基础上验证了所设计的模糊控制器的可行性。仿真结果表明,本文设计的模糊控制器既可以使汽车室内温度高效稳定的达到设定温度,又能够满足节能要求和使乘员具有较强的舒适感。紧接着本文针对常规模糊控制器可能存在的不足以及汽车空调模糊控制器设计的复杂性,又提出了一种基于自适应模糊PID的控制算法,该算法以PID的三个参数的变化量为模糊控制器的输出,在线自适应调整PID的参数。仿真结果表明,空调系统能够针对输入变化自适应调整PID的参数,整个控制系统具有较高的控制精度、较快的响应速度和较强的鲁棒性。再次,本文又给出了基于BP神经网络的汽车空调温度控制器的设计方法,针对数据的采集详细介绍了一种简易的样本采集方法,样本用以验证神经网络的特性,通过仿真不难得出,基于BP神经网络的智能控制方法更能满足乘员的舒适感,同时表明基于BP神经网络的控制方法具有更大的优越性。最后,本文给出了汽车空调的硬件设计和软件设计方法,给出了部分硬件电路的设计原理图和软件设计的流程图。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.851

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本文编号：1242676