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基于BP神经网络模糊PID的主动悬架控制研究

Research on active suspension control based on BP neural network fuzzy PID

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【作者】 张建强时岩冯海峰

【Author】 ZHANG Jian-qiang;SHI Yan;FENG Hai-feng;

【机构】 南京理工大学机械工程学院

【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。

  • 【文献出处】 制造业自动化 ,Manufacturing Automation , 编辑部邮箱 ,2019年02期
  • 【分类号】TP183;U463.33
  • 【被引频次】26
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