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基于CAN总线及智能控制算法的汽车空调控制系统的设计
资料介绍
随着国内汽车行业的高速发展，汽车空调越来越受到汽车制造商的重视。现在国产汽车的汽车空调控制器在智能控制和驾乘人员舒适度等方面，还落后于国际先进水平，有待进一步改进和完善。本文结合汽车车身控制，主要针对汽车空调的智能控制问题进行了一系列研究。首先设计了一套基于Simulink的汽车车内环境温度仿真系统，用以验证智能控制算法的性能。该系统综合考虑了车体围护结构传入热量、太阳辐射、人体散热、室外空气带入热量、发动机室传入热量、制冷系统与加热器带入热量以及干扰等诸多因素的影响，从而使得这套仿真系统尽可能接近真实情况。其次利用智能控制算法对车内的温度调节系统进行智能控制。通过模糊控制器、模糊PID控制器、BP神经网络以及改进的BP神经网络等多种控制策略实现车内温度的控制，并进行综合的分析比较。在汽车车内环境温度仿真平台上对上述几种智能控制算法进行仿真验证，对仿真结果进行分析比较，最后得出结合PID控制的模糊控制器和BP神经网络均是较好的控制策略。并结合车身控制设计出基于CAN总线的汽车空调控制系统的硬件平台，空调节点的控制器采用汽车电子领域主流的freescale 08系列单片机，BCM车身控制模块采用32位的ARM9处理器，大大提高了系统的性能。软件设计上采用模块化的设计思想，特别是嵌入式操作系统的引入，增强了整套系统的实时性、可靠性和可扩展性。
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