基于智能体理论的空气悬架阻尼最优控制研究

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为改善空气悬架的乘坐舒适性、行驶平顺性,基于BDI智能体理论建立了阻尼控制智能体系统。该系统由信念模块、愿望模块、意图模块组成。信念模块通过传感器从环境获取悬架状态信息。内置遗传算法,该算法能帮助智能体不断完善评价权重q1,q2,q3,并根据完善结果,调整适应当前工况的评价权重,使得阻尼控制智能体系统获得最优控制力输出。愿望模块包括愿望产生器和愿望库,愿望库存储愿望,即评价指标最小这一愿望;意图模块包括意图产生器和意图库,意图库存储达到愿望的方案。系统在5种工况下进行仿真,验证所搭建模型的准确性及控制效果
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