基于RBF的主动悬架反演滑模控制策略研究

来源 :机电工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hgwxd

【摘要】

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为了使汽车悬架系统得到更好的动态响应和优化控制,将径向基神经网络(RBF)算法应用到了反演滑模控制策略中。建立了C级随机路面激励与2自由度1/4汽车悬架系统模型之间的关系;

【作者】

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李雅琦李伟陈应鹏郑柱

【机构】

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重庆交通大学机电与车辆工程学院

【出处】

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机电工程

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

控制策略反演滑模径向基神经网络主动悬架 Matlab/CARSIM control strategyinversion sliding moderadia

【基金项目】

：

重庆交通大学研究生教育创新基金资助项目(2019S0112)

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为了使汽车悬架系统得到更好的动态响应和优化控制,将径向基神经网络(RBF)算法应用到了反演滑模控制策略中。建立了C级随机路面激励与2自由度1/4汽车悬架系统模型之间的关系;建立了主动悬架系统运动状态方程,对车辆垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动位移等悬架系统评价指标进行了研究;提出了一种基于径向基神经网络(RBF)算法的反演滑模控制策略;在Matlab/CARSIM联合仿真平台,对2自由度1/4汽车悬架系统模型和RBF反演滑模控制策略进行了仿真试验。研究结果表明:以C级随机路面为激励的条件下,此控制策略使车身

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