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汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制
引用本文:姜立标,王薇,谢东,崔胜民,王登峰. 汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2005, 37(12): 1747-1750
作者姓名:姜立标  王薇  谢东  崔胜民  王登峰
作者单位:吉林大学,汽车工程学院,吉林,长春,130025;哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院,山东,威海,264209;石家庄职业技术学院,机电工程系,河北,石家庄,050081;哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院,山东,威海,264209;吉林大学,汽车工程学院,吉林,长春,130025
基金项目:吉林大学创新基金资助项目(2004CX018)
摘    要:考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性.

关 键 词:空气悬架  模糊控制  神经网络  自适应控制
文章编号:0367-6234(2005)12-1747-04
收稿时间:2004-11-15
修稿时间:2004-11-15

Self- adaptive fuzzy neural network control for automotive semi- active air suspension
JIANG Li-biao,WANG Wei,XIE Dong,CUI Sheng-min,WANG Deng-feng. Self- adaptive fuzzy neural network control for automotive semi- active air suspension[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2005, 37(12): 1747-1750
Authors:JIANG Li-biao  WANG Wei  XIE Dong  CUI Sheng-min  WANG Deng-feng
Abstract:Considering the adjustable characteristics of air springs,a 5-DOF nonlinear semi-active model is established.A kind of model reference control method based on a Self-Adaptive Fuzzy Neural Network is put forward to solve the air suspension control problem.The system is simulated taking the input time delay of front and rear air suspension of the half-vehicle model into account.The result shows that the Self-Adaptive Fuzzy Neural Network control method can reduce the vertical acceleration of the human and vehicle bodies and the pitch angular acceleration,and hence improve the ride comfort of the vehicle to a higher extent.
Keywords:air suspension  fuzzy control  neural networks  adaptive control
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