论文摘要
为研究车辆在行驶过程中的运动姿态,建立了7自由度整车主动悬架模型,并对其进行动力学分析。针对悬架系统非线性、强耦合性的问题,利用小脑模型神经网络（CMAC）学习速率高、抗干扰能力强等特点,提出一种基于CMAC-PID的主动悬架控制方法,从而实现系统参数的实时在线调整。同时,以车身垂向、俯仰、侧倾等相关参数为性能指标进行仿真和实验研究。结果表明:所建立的模型可真实体现悬架系统的全面运动过程,所提出的控制策略能有效减弱车身因路面激励而产生的振动;车身垂直方向位移、车身垂向加速度、悬架平均动行程和车轮平均动位移分别减少了33. 78%、22. 58%、16. 83%、25. 71%,车身平均俯仰角位移和车身平均侧倾角位移分别减小了29. 77%、26. 67%,大幅改善了汽车操纵稳定性、行驶平顺性及乘坐舒适性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐广琳,刘雅荣
关键词: 主动悬架,小脑模型关节控制器,仿真
来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业
单位: 长春汽车工业高等专科学校,第一汽车集团公司教育培训中心,长春职业技术学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(6144041)
分类号: U463.33
页码: 54-60
总页数: 7
文件大小: 366K
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标签：主动悬架论文; 小脑模型关节控制器论文; 仿真论文;