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基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上,将神经网络与模糊控制结合起来,提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统,其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成,采用快速的变斜率梯度下降算法学习,具有自适应学习功能。仿真计算表明,与被动悬架相比,神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制,半主动悬架系统在减小振动,提高车辆平顺性方面优于被动悬架,且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。 相似文献
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《机械设计与制造》2017,(11)
路面的不平度是行驶的车辆所受主要激励源之一,因此,把积分白噪声随机路面输入模型的建立作为基础,建立了四分之一车辆2自由度半主动悬架的运动微分方程。在此基础上,设计了车辆半主动悬架系统PID控制器;针对车辆半主动悬架运动存在非线性的特点,运用T-S模糊控制理论,构建了车辆二自由度半主动悬架系统的T-S模型。运用MATLAB/Simulink仿真软件,实现了PID控制和T-S模糊控制仿真模型并输出其仿真比较图形,进行了两种控制算法的车辆平顺性性能评价指标的均方根值的比较分析,结果表明所设计的T-S模糊控制器在提高车辆的平顺性方面,与PID控制相比,控制效果有了明显的改善。 相似文献
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《机械科学与技术》2014,(11):1708-1713
设计了一种应用于磁流变半主动悬架的自适应模糊控制器,该控制器利用神经网络训练模糊控制规则与隶属度函数,实现了神经网络与模糊控制的优势互补。为了综合反映汽车的侧倾和俯仰性能,建立了七自由度的半主动悬架非线性动力学模型和四轮随机路面模型,采用改进型BoucWen模型模拟磁流变阻尼器。同时为了验证控制器的稳定性,加入制动模块与转向模块,可以更加真实的反映汽车的行驶路况。仿真结果表明:神经模糊控制方法能够减小悬架的动位移、车身的垂直加速度、侧倾角加速度、俯仰角加速度,提高汽车的舒适性和安全性,改善幅度高于利用隔代遗传算法优化的分数阶PID控制器控制的半主动悬架。 相似文献
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对悬架系统所用磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,利用Levenberg-Marquardt优化算法对磁流变可调Sigmoid模型进行参数辨识,运用最小二乘法对辨识的参数进行拟合;基于天棚阻尼系统,设计了四分之一车辆悬架系统滑模控制器;采用极点配置法确定切换面参数,使用饱和函数代替符号函数,缓解滑模控制系统抖振问题,运用模糊控制、RBF神经网络对半主动悬架滑模控制器进行优化;以随机路面激励作为输入,分别对模糊控制、RBF神经网络优化的滑模控制器半主动悬架进行仿真分析.仿真结果表明:该优化算法辨识的可调Sigmoid模型具有良好的控制性能,利用该模型可实现对阻尼力的准确控制,所设计的RBF优化滑模控制器具有比模糊滑模控制器更优异的性能. 相似文献
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对座椅悬架系统用磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,利用最小二乘法对双曲正切模型进行参数辨识。结合座椅悬架系统的动力学特性,建立三自由度半主动座椅悬架系统模型。针对采用传统模糊控制精度不高的问题,提出一种基于模糊推理的变论域模糊控制策略。以脉冲路面激励和随机路面激励为输入,分别对被动悬架、传统模糊控制半主动悬架系统及变论域模糊控制半主动悬架系统进行动力学仿真分析。仿真结果表明:采用最小二乘法辨识出的参数模型可满足后续计算。所设计的变论域模糊控制策略减振效果明显优于传统模糊控制,能有效隔离路面冲击干扰,使得座椅悬架系统的综合性能得到明显改善。 相似文献
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为优化悬架减振性能和馈能性能,提出了一种馈能磁流变减振器结构,并设计了相应的半主动悬架模糊滑模控制策略。建立了磁流变减振器力学模型和馈能模型,以及相应的二自由度半主动悬架系统数学模型。针对半主动悬架系统的不确定性,基于混合天地棚阻尼控制系统,设计了滑模变结构控制器。使用饱和函数缓解系统抖振,并运用模糊控制优化滑模控制器。用谐波叠加法生成路面激励输入,分别对被动悬架、基于混合天地棚阻尼控制的半主动悬架以及基于模糊滑模控制的半主动悬架进行对比仿真。结果表明:基于模糊滑模控制的半主动悬架减振性能更好,能耗更小,且有良好的馈能性能,验证了馈能磁流变减振器结构的可行性和模糊滑模控制策略的有效性。 相似文献
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基于磁流变减振器的汽车悬架振动控制 总被引:5,自引:1,他引:5
分析了磁流变减振器特性,为了抑制汽车磁流变悬架的振动,提出了一种含有控制级和协调级的分级模糊控制。在控制级,把天棚、地棚混合控制策略与模糊智能控制策略相结合,设计了1/4车辆垂直振动的半主动模糊智能控制器;在协调级,设计了整车控制的协调器,根据反馈变量对整车4个独立模糊智能控制器输出参数进行调整。把某微型汽车的4只被动减振器改装成磁流变减振器,搭建了磁流变悬架全车测控系统,运用设计的分级模糊控制器,进行了平顺性随机输入实车道路试验。试验结果表明对汽车磁流变悬架的垂直振动进行分级模糊控制是可行的,能有效提高汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性。 相似文献
12.
Seiyed Hamid Zareh Atabak Sarrafan Amir Ali Akbar Khayyat Abolghassem Zabihollah 《Journal of Mechanical Science and Technology》2012,26(2):323-334
A novel intelligent semi-active control system for an eleven degrees of freedom passenger car’s suspension system using magnetorheological
(MR) damper with neuro-fuzzy (NF) control strategy to enhance desired suspension performance is proposed. In comparison with
earlier studies, an improvement in problem modeling is made. The proposed method consists of two parts: a fuzzy control strategy
to establish an efficient controller to improve ride comfort and road handling (RCH) and an inverse mapping model to estimate
the force needed for a semi-active damper. The fuzzy logic rules are extracted based on Sugeno inference engine. The inverse
mapping model is based on an artificial neural network and incorporated into the fuzzy controller to enhance RCH. To verify
the performance of the NF controller (NFC), comparisons with existing semi-active techniques are made. The typical control
strategy are linear quadratic regulator (LQR) and linear quadratic Gaussian (LQG) controllers with clipped optimal control
algorithm, while inherent time-delay and non-linear properties of MR damper lie in these strategies. Simulation results demonstrated
that the NFC has better control performance and less control effort than the optimal in improving the service life of the
suspension system and the ride comfort of a car. 相似文献
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Sarrafan Atabak Zareh Seiyed Hamid Khayyat Amir Ali Akbar Zabihollah Abolghassem 《Journal of Mechanical Science and Technology》2012,26(4):1179-1196
Magnetorheological (MR) damper is a prominent semi-active control device to vibrate mitigation of structures. Due to the inherent
non-linear nature of MR damper, an intelligent non-linear neuro-fuzzy control strategy is designed to control wave-induced
vibration of an offshore steel jacket platform equipped with MR dampers. In the proposed control system, a dynamic-feedback
neural network is adapted to model non-linear dynamic system, and the fuzzy logic controller is used to determine the control
forces of MR dampers. By use of two feedforward neural networks required voltages and actual MR damper forces are obtained,
in which the first neural network and the second one acts as the inverse dynamics model, and the forward dynamics model of
the MR dampers, respectively. The most important characteristic of the proposed intelligent control strategy is its inherent
robustness and its ability to handle the non-linear behavior of the system. Besides, no mathematical model needed to calculate
forces produced by MR dampers. According to linearized Morison equation, wave-induced forces are determined. The performance
of the proposed neuro-fuzzy control system is compared with that of a traditional semi-active control strategy, i.e., clipped
optimal control system with LQG-target controller, through computer simulations, while the uncontrolled system response is
used as the baseline. It is demonstrated that the design of proposed control system framework is more effective than that
of the clipped optimal control scheme with LQG-target controller to reduce the vibration of offshore structure. Furthermore,
the control strategy is very important for semi-active control. 相似文献
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半主动悬架系统自适应模糊控制器的应用是为了提高汽车悬架的阻尼效果和操控性。建立 4自由度 1 /2车辆模型 ,在此模型基础上 ,设计了模糊控制器 ,论述了半主动悬架系统的模糊控制方法 ,说明此方法对悬架质心加速度、轮胎动载荷和悬架俯仰角等性能的提高有益。对悬架在各种输入激励下的仿真效果与被动悬架作了比较 ,结果令人满意。 相似文献
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为了解决半主动悬架传统变论域模糊控制器过度依赖经验规则的问题,提出了一种基于模糊神经网络的变论域T-S模糊控制策略。首先,根据磁流变减振器阻尼特性的实验结果,建立基于自适应模糊神经网络的减振器阻尼力模型及1/2车辆半主动悬架动力学模型;其次,建立悬架系统T-S模糊控制器,同时为了实时调节T-S模糊控制器变量的论域,采用模糊神经网络结构描述伸缩因子的变化。仿真结果表明,笔者提出的变论域模糊控制策略能够有效提高车辆行驶平顺性和操作稳定性。 相似文献