采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

• 作者: 孙亮
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车辆悬架 改进粒子群算法 BP神经网络 PID控制 仿真
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与材料科学
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: U463
• 字数: 2527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2019.04.013

摘要

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式.引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构.通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析.结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小.采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙亮	池州职业技术学院机电系	27	42	3.0	5.0