半主动悬架RBF神经网络滑模控制
针对悬架参数的不确定性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法。基于滑模变结构控制理论设计了两自由度半主动悬架系统的滑模控制嚣,采用极点配置法确定滑模切换面参数,应用比侧切换的控制方法和等速趋近牢确定控制律,呆用RBF神经网络优化算法优化了滑横控制器。运用MATLAB/simulink进行仿真,结果显示,与被动悬架相比,基于RBF神经网络的滑模半主动控制具有良好的控制效果,显著地改善了车辆的行驶平顺性。
半主动悬架 径向基函数神经网络 滑模控制
朱华 王付财
汽车管理学院装备技术系
国内会议
北京
中文
264-267
2011-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）