【摘 要】
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为有效解决半主动悬架系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化的控制问题,本文设计了自适应神经网络控制(ANNs)算法,实现对半主动悬架系统综合性能实时优化的目的。首先建立了标
【机 构】
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中国汽车技术研究中心有限公司; 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司; 河北大学; 天津中德应用技术大学;
【基金项目】
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河北省教育厅青年基金项目(QN2019209);天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC53500);中国汽车技术研究中心科研项目(19210111、19201203)资助
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为有效解决半主动悬架系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化的控制问题,本文设计了自适应神经网络控制(ANNs)算法,实现对半主动悬架系统综合性能实时优化的目的。首先建立了标准路面激励模型与四分之一半主动连续阻尼可调(CDC)悬架系统模型;其次,利用径向基函数神经网络(RBF)结构与backstepping控制理论,设计了不同路面激励工况下半主动CDC悬架系统ANNs算法,并利用李雅普诺夫判据验证其稳定性。最后,对比分析了在标准C级路面激励工况下四分之一被动悬架系统、天棚控制(Skyhook)算法与ANNs算法分别对应的半主动悬架系统操纵稳定性与乘坐舒适性指标。仿真结果表明,本文所设计的ANNs算法不仅较Skyhook算法有更好的系统优化性能,且较被动悬架对应的簧载质量加速度与轮胎动载荷均方根数值分别优化不低于20%与5%。
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