基于RBF神经网络和虚拟仪器的车用电测功系统数据处理

吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊2): 311-315.

基于RBF神经网络和虚拟仪器的车用电测功系统数据处理

马丽, 张舟云, 贡俊

上海电驱动有限公司技术中心, 上海200240

收稿日期:2011-05-17 出版日期:2011-09-30 发布日期:2011-09-30
通讯作者: 张舟云(1977),男,高级工程师,博士。研究方向:车用永磁同步电机及其控制。E-mail:zzy@chinaedrive.com E-mail:zzy@chinaedrive.com
作者简介:马丽(1981),女,硕士研究生。研究方向:虚拟仪器技术。E-mail:mali0905@163.com
基金资助:
“863”国家高技术研究发展计划项目(2011AA11A236)

Data disposal of electrical dynamometer system based on RBF neural network and virtual instrument used in vehicle

MA Li, ZHANG Zhou-yun, GONG Jun

Technical center of Shanghai Edrive Co., Ltd., Shanghai 200240, China

Received:2011-05-17 Online:2011-09-30 Published:2011-09-30

摘要/Abstract

摘要：

针对车用电机测功系统的应用,提出了一种基于RBF神经网络的数据拟合方法,并根据虚拟仪器技术的特点将此技术应用于电测功系统中。以车用轮毂电机及其控制系统为例进行实验分析,并将RBF神经网络数据拟合结果与多项式拟合结果进行比较,表明该电测功系统具有精度高、灵活性好、兼容性强和可重用度高的特点。

关键词: 自动化系统, RBF神经网络, 虚拟仪器, 电测功系统, 电机性能测试, 曲线拟合

Abstract:

A data disposal method based on RBF neural network was presented,as well as technology of virtual instrument was took,and the data disposal for electric dynamometer system was used in vehicle.The experimental result of in-wheel motor of vehicle shows that: comparing to the result of polynomial fitting,the virtual instrument technology has the advantage of high precision,more flexibility,high compatibility and reusability.

Key words: automobile system, RBF neural network, virtual instrument, electric dynamometer system, motor performance test, curve fitting

中图分类号:

TP202

马丽, 张舟云, 贡俊. 基于RBF神经网络和虚拟仪器的车用电测功系统数据处理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(增刊2): 311-315.

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