神经网络控制在汽车主动悬架中的应用

• 作者: 佘翊妮 孟彬 沈季胜 王磊
• 来源期刊: 重庆工学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 主动悬架 在线辩识 RBF网络 单神经元
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 15-18,50
• 页数: 5页
• 分类号: TP13|U463.33
• 字数: 2355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2006.05.005

摘要

建立了汽车悬架的两自由度1/4车数学模型,提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法,介绍了RBF网络在线辨识、单神经元PID控制器和控制算法,并将这种控制策略应用于汽车主动悬架1/4车模型.仿真是在Windows2000环境下用仿真软件Matlab6.1+Simuhink进行的.仿真结果表明,这种控制策略能有效降低车身加速度的均方根值和悬架动挠度的均方根值,改善了乘坐的舒适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟彬	浙江工业大学车辆工程研究所	36	299	11.0	15.0
2	王磊	浙江工业大学车辆工程研究所	39	286	9.0	16.0
3	佘翊妮	浙江工业大学车辆工程研究所	20	167	6.0	12.0
4	沈季胜	浙江工业大学车辆工程研究所	11	108	5.0	10.0