【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的智能雨刷器
本专利技术涉及一种雨刷装置，具体涉及到一种在汽车领域的基于神经网络的智能雨刷器。
技术介绍
雨刷器是汽车的重要零部件之一，传统的机械雨刷器，在使用过程中会分散驾驶员的注意力。在雨雪天气成为交通事故的重要隐患。在雨刷智能系统中，探测器通过雨量传感器检测雨量的大小，进而控制雨刷的摆动速度。智能雨刷系统中，无需驾驶者干预，可自动保持挡风玻璃清晰，增加了行车安全性能。上述智能雨刷器一般分为传感器和控制器，控制器采用模糊控制或者PID控制技术，传感器采用数模混合检测技术或者单片机检测技术。如专利号为CN201010581428.1包括雨量传感器和控制器，所述控制器为模糊控制器，所述雨量传感器通过A/D采样将信号传输给模糊控制器，输出PWM波控制雨刮器的动作和速度；上述模糊控制存在一定的不确定性，同时传统的PID算法无法克服负载参数的大范围的变化和非线性变化。为此，提出一种适应上述雨刷器的控制器以及相应的传感器控制算法。综合上述，可以设计一种用于汽车领域的智能雨刷器。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，提供一种代替传统的PID控制器和模糊控制器，能克服非线性和模糊不确定性缺点的基于神经网络的智能雨刷器。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种基于神经网络的智能雨刷器，包括雨量传感器和控制器，所 述雨量传感器检测雨量的信号并通过A/D转换器将雨量信号传输于控制器，所述控制器控制雨刷速度，所述雨量传感器包括红外发射器、红外接收器、MCU，其特征在于:所述红外发射器包括红外LED发射，所述红外接受器包...
【技术保护点】
一种基于神经网络的智能雨刷器，包括雨量传感器(21)和控制器(22)，所述雨量传感器检测雨量的信号并通过A/D转换器将雨量信号传输于控制器(22)，所述控制器(22)控制雨刷速度，所述雨量传感器(21)包括红外发射器、红外接收器、MCU(1)，其特征在于：所述红外发射器包括红外LED发射(7)，所述红外接受器包括前置放大电路(4)、取样积分电路(3)、差动放大电路(2)，反馈电路(8)，所述红外LED发射(7)将调制后信号发送给所述前置放大电路(4)，所述前置放大电路(4)输出端与所述取样积分电路(3)输入端相连接，所述取样积分电路(3)的时序电平输入端和信号输出端分别与所述MCU(1)和差动放大电路(2)输入端相连接，所述差动放大电路(2)的输出端与MCU(1)的采样输入端以及反馈电路(8)的输入端口相连接，所述反馈电路(8)的输出端与所述红外LED发射(7)的负反馈输入端相连接。
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的智能雨刷器，包括雨量传感器(21)和控制器(22)，所述雨量传感器检测雨量的信号并通过A/D转换器将雨量信号传输于控制器(22)，所述控制器(22)控制雨刷速度，所述雨量传感器(21)包括红外发射器、红外接收器、MCU(I)，其特征在于:所述红外发射器包括红外LED发射(7)，所述红外接受器包括前置放大电路(4)、取样积分电路(3)、差动放大电路(2)，反馈电路(8)，所述红外LED发射(7)将调制后信号发送给所述前置放大电路(4)，所述前置放大电路(4)输出端与所述取样积分电路(3)输入端相连接，所述取样积分电路⑶的时序电平输入端和信号输出端分别与所述MCU⑴和差动放大电路⑵输入端相连接，所述差动放大电路⑵的输出端与MCU⑴的采样...
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