汽车主动悬架系统的神经网络控制算法 |
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引用本文: | 黄剑鸣,富丽娟.汽车主动悬架系统的神经网络控制算法[J].重庆工学院学报,2008,22(3):100-104. |
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作者姓名: | 黄剑鸣 富丽娟 |
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作者单位: | 重庆工学院重庆汽车学院,重庆400050 |
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摘 要: | 通过对汽车主动悬架建立再生神经网络模型,提出了一种神经模糊适应性控制算法,该算法在多层神经网络的基础上,借助一套模糊规则,调节模糊神经控制器参数,通过神经网络建模确定了汽车主动悬架的动态参数,并向神经模糊适应性控制器提供学习信号.对一辆装有磁流变液减振器及基于DSP微处理器模糊神经控制系统的微车,在各种速度与路面条件下进行试验,将控制效果与开环被动悬架系统的进行了比较,结果表明,神经控制算法在减小微车振动方面表现出了良好的性能.
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关 键 词: | 神经模糊控制器 神经网络 汽车悬架 振动控制 |
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