基于DRNN神经网络的双管液压减振器的车辆悬架振动研究

为了提高车辆行驶的平顺性,采用DRNN神经网络PID控制车辆液压悬架系统,并对控制性能指标进行仿真。建立车辆液压悬架1/4简图模型,采用二阶微分方程式推导车辆悬架系统动力学方程,设计了双管液压减振器模型。分析主液压缸和辅助液压缸中流量变化特性,采用DRNN神经网络PID控制方式。在随机波形干扰的路况行驶中,通过MATLAB软件对车辆液压悬架系统控制效果进行仿真,并且与传统PID控制方式进行对比。结果显示:采用传统PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较大;而采用DRNN神经网络PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较小。采用DRNN神经网络PID控制方式,能够自适应调节车辆液压悬架系统参数,降低复杂路况对车辆的干扰,提高车辆行驶的平顺性和舒适性。