目前,九轴全地面起重机在超大型工业应用中日益增多,与其它起重机相比较,其优势在于底盘设计技术上。尤其以互联式油气悬架为代表,通过油气悬架自身改进使得全地面起重机性能得到提高。然而,仅依靠被动悬架提高整车性能毕竟有限,如何进一步提高全面起重机油气悬架的作用成为了日后研究的关键。本文研究的主要目的是设计一种主动油气悬架,使得全地面起重机能够通过自主调节适应各种路面行驶。本文所研究的是一种基于RBF神经网络PID控制策略的主动油气悬架,该主动悬架能够根据路面激励在线调整网络输出,从而达到学习、适应各种路况,提高了全地面起重机的操纵稳定性和行驶平顺性。以全地面起重机油气悬架作为样本进行探究,论述了油气悬架的组成、安装、以及工作状态。建立了悬架缸数学模型,利用计算机MATLAB/simulink仿真软件,将路面激励影响下的全地面起重机做出了必要仿真。通过蓄能器、悬架缸腔室的气体体积、压力的变化及油气悬架刚度、阻尼特性曲线做出了详细的说明。基于RBF神经网络PID控制策略研究出一种具有自主学习能力的主动悬架。RBF神经网络具有局部逼近的功能,它能够精确逼近任何的连续函数。且学习速度快,没有局部极小问题。它是以梯度下降法作为理论依据,根据在RBF神经网络推算出输出层的权值、节点中心及宽度。在线调整K_P、K_I、K_D三个参数,来改变油气悬架的输出特性实现全地面起重机动态和稳态的稳定。以互联式油气悬架作为被控对象,通过MATLAB/simulink仿真模块,分别以RBF神经网络PID整合控制,和传统PID控制对全地面起重机车身垂向位移、全地面起重机车身的垂向加速度、悬架动行程进行仿真。结果证明经RBF神经网络PID整合的控制器能够在更短的时间内,使全地面起重机衰减振动,达到稳定状态。且振动的幅度也明显降低。该内容对主动油气悬架开发有一定参考价值,根据油气悬架建立振动模型、动力学模型、及推导出的数学模型作为以后设计全地面起重机油气悬架,对各项性能的分析,提供了有效的解决办法。