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10.3969/j.issn.1001-3881.2020.16.032

基于DRNN神经网络的双管液压减振器的车辆悬架振动研究

引用
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.

车辆悬架、液压减振器、DRNN神经网络PID控制、仿真

48

U463(汽车工程)

重庆市教委科技项目 ;重庆科创职业学院校级重点项目

2020-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

153-157

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

48

2020,48(16)

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