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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用

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【英文篇名】	Application of IPSO-BP Network Algorithm in Semi-active Suspension Control
【下载频次】	★★★★
【作者】	刘顺安; 胡庆玉; 高春甫; 于显利; 姚永明; 陈延礼;
【英文作者】	LIU Shun-an1; HU Qing-yu1; GAO Chun-fu2; YU Xian-li1; YAO Yong-ming1; CHEN Yan-li1(1.Mechanical Engineering Institute; Jilin University; Changchun 130022; China; 2.Institute of Mechanical Device & Measurement and Control; Zhejiang Normal University; Jinhua 321004; Zhejiang; China);
【作者单位】	吉林大学机械科学与工程学院; 浙江师范大学机械设备与测控技术研究所;
【文献出处】	北京工业大学学报 , Journal of Beijing University of Technology, 编辑部邮箱 2011年 09期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	半主动悬架; 自适应控制; 粒子群优化(IPSO)-向后传播(BP)算法; 粒子群优化(IPSO)机制;
【英文关键词】	semi-active suspension; adaptive control; IPSO-BP algorithm; IPSO mechanism;
【摘要】	为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.
【英文摘要】	To improve the performance of semi-active suspension,the paper proposes an IPSO-BP algorithm as an adaptive semi-active suspension control algorithm.The IPSO algorithm improves the standard PSO algorithm to perfect the convergence rate and the capability of global convergence and is used for the BP neural network learning algorithm for adaptive semi-active suspension control.Adaptive controller has a two-unit structure neural network.One is an input controller,which adjusts the value of semi-active suspensi...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(50475011)
【更新日期】	2011-11-22
【分类号】	U463.33
【正文快照】	汽车悬架是汽车行驶系统中很重要的部分,它保证了轮胎与车身之间的弹性联系,并在其中起到传递载荷、降低冲击、衰减振动和控制汽车在行驶过程中的车身姿态等作用,它的性能直接影响着汽车行驶中的安全性、稳定性和舒适性.虽然汽车悬架的种类繁多,但是从总体结构来说,主要包括3个

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