基于BP神经网络模糊PID的主动悬架控制研究

• 作者: 冯海峰 张建强 时岩
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 交通运输
• 关键词: 主动悬架 BP神经网络 模糊控制 联合仿真
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 58-61,76
• 页数: 5页
• 分类号: U463.1
• 字数: 3512字
• 语种: 中文

摘要

为了提高汽车的乘坐舒适性,抑制因路面不平引起的汽车振动,利用多体动力学软件ADAMS建立某SUV整车模型,利用MATLAB设计了一种BP神经网络模糊PID主动悬架控制器,并与模糊PID控制器进行仿真对比,深入研究模糊PID控制器及BP神经网络模糊PID主动悬架控制器控制效果.研究发现,采用提出的BP神经网络模糊PID主动控制策略后,汽车悬架系统的车身加速度、悬架动挠度、轮胎动变形分别比被动控制下降了36.3％、25.1％和12.0％,而采用模糊PID控制策略只下降了34.3％、19.1％和10.4％.这说明所提出的BP神经网络模糊PID控制策略具有更加优异的主动悬架控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建强	南京理工大学机械工程学院	8	87	4.0	8.0
2	时岩	南京理工大学机械工程学院	29	51	4.0	5.0
3	冯海峰	南京理工大学机械工程学院	2	2	1.0	1.0