基于RBF神经网络的半主动悬架滑模控制

• 作者: 高为群
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: RBF神经网络 半主动悬架 滑模控制
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 数控技术
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: U463.33
• 字数: 2309字
• 语种: 中文

摘要

针对悬架参数的不确定性,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的滑模控制方法。根据滑模变结构控制理论设计了两自由度半主动悬架系统的滑模控制器,采用极点配置法确定滑模切换面参数,应用比例切换的控制方法和等速趋近率确定控制律,采用RBF神经网络优化算法优化了滑模控制器。运用MATLAB/simulink进行仿真,结果显示,与被动悬架相比,基于RBF神经网络的滑模半主动控制具有良好的控制效果,显著地改善了车辆的行驶平顺性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高为群		8	17	3.0	4.0