利用伪ANN的根进行扭矩控制的方法、系统和装置
实质审查的生效
摘要
在各种实施例中，提供了方法、系统和车辆设备。一种使用用于扭矩预测模型的神经网络(NN)来实现扭矩控制的方法，以接收与扭矩预测相关联的一组经测量的车辆操作输入；将一组多个独立变量代入扭矩预测模型，使得NN采用简化的伪ANN的形式，该伪NN包含一个独立变量的缩减变量集；基于NN预测模型，通过使用伪NN的简化数学表达式中的仅一个独立变量，由伪NN处理该一组经测量的车辆操作输入；以及通过获得根值来求解伪NN的简化数学表达式的至少一个根，而不必依赖于由整组独立变量组成的数学表达式的反演操作。
基本信息
专利标题 ：
利用伪ANN的根进行扭矩控制的方法、系统和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114489166A
申请号 ：
CN202110504169.0
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-05-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
D.J.苏特曼
申请人 ：
通用汽车环球科技运作有限责任公司
申请人地址 ：
美国密歇根州
代理机构 ：
北京市柳沈律师事务所
代理人 ：
贺紫秋
优先权 ：
CN202110504169.0
主分类号 ：
G05D17/02
IPC分类号 ：
G05D17/02 G06N3/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05D
非电变量的控制或调节系统
G05D17/00
转矩的控制；机械动力的控制
G05D17/02
以使用电装置为特征的
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05D 17/02
申请日 : 20210510
申请日 : 20210510
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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