10.3969/j.issn.1009-0134.2019.02.015
基于BP神经网络模糊PID的主动悬架控制研究
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.
主动悬架、BP神经网络、模糊控制、联合仿真
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U463.1(汽车工程)
2019-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
58-61,76
