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基于RBF的主动悬架反演滑模控制策略研究

作者:李雅琦,李伟,陈应鹏,郑柱 日期:2020-07-09/span> 浏览:77 查看PDF文档

基于RBF的主动悬架反演滑模控制策略研究*
李雅琦,李伟,陈应鹏,郑柱
(重庆交通大学 机电与车辆工程学院,重庆 400074)
摘要: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,此控制策略使车身加速度降低了34.7%,悬架动挠度降低了28%,轮胎动位移降低了28.7%,提升了悬架的动态性能和控制性能。
关键词:控制策略;反演滑模;径向基神经网络;主动悬架;Matlab/CARSIM
中图分类号:TH113.1;TP273.2;U463.33            文献标识码:A            文章编号:1001-4551(2020)04-0425-04

本文引用格式:
李雅琦,李伟,陈应鹏,等.基于RBF的主动悬架反演滑模控制策略研究[J].机电工程,2020,37(4):425-428.
LI Yaqi, LI Wei, CHEN Yingpeng, et al. Active suspension inversion sliding mode control strategy based on RBF[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2020,37(4):425-428.
《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn



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