用于车辆非线性液压悬架的径向基函数神经网络控制优化与仿真
2020-04-13申爱民贺严松
中国工程机械学报 2020年2期
申爱民,贺严松
(1.成都航空职业技术学院机电工程学院,四川成都610100;2.重庆大学城市科技学院,重庆400030)
车辆悬架是连接轮胎和车身之间传力装置,主要用于降低车身受到路面的冲击,维持车辆平顺行驶。车辆悬架主要包括被动悬架、半主动悬架及主动悬架3种[1]。为了提高车辆行驶的稳定性,改善车辆乘坐的舒适性,悬架控制结构至关重要。国内外研究者对车辆主动悬架系统进行大量研究。例如:文献[2-3]研究了车辆主动悬架多目标控制方法,建立1/4车辆悬架模型,设计主动悬架预瞄控制系统,以车身加速度均方根值为优化目标函数,从而改善了乘坐的舒适性。文献[4-5]研究了车辆主动悬架模糊PID控制方法,采用模糊控制算法结合比例积分微分控制(Proportional Integral Derivative,PID)控制算法,设计主动悬架模糊PID控制器,通过仿真验证了车身加速度变化情况,从而改善了汽车的平顺性。文献[6-7]研究了车辆主动悬架线性二次最优控制(Linear Quadraticty Gaussian Control,LQG)控制方法,创建主动悬架最优控制目标函数,推导出平顺性加权系数和控制加权系数方程式,建立平顺性加权系数仿真模型,从而改善了车辆乘坐的舒适性。以往研究的车辆悬架系统在受到外界干扰时,其振动幅度较大。对此,本文创建了车辆液压悬架模型简图,引用了径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络结构。采用改进遗传算法对RBF神经网络控制器进行优化,通过Matlab软件进行仿真和对比,为深入研究车辆行驶的舒适性和稳定性提供理论依据。
1 车辆振动模型
本文采用1/4车辆悬架系统为研究对象,其模型如图1所示。……
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