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半主动空气悬架神经网络控制算法仿真研究
作 者: 孙巍
导 师: 刘宏伟;陈燕红
学 校: 吉林大学
专 业: 车辆工程
关键词: 空气悬架 神经网络控制器 优化控制器参数
分类号: U463.33
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 239次
引 用: 2次
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内容摘要
本文以空气悬架系统为研究对象,是吉林省科技厅资助项目“汽车电子控制空气悬架系统的研究开发”的延续,目的是开发出一套控制算法,使空气悬架控制系统控制功能更加完善,最大限度地改善汽车行驶平顺性和操纵稳定性,同时可以降低车辆对路面的破坏,进而完成控制系统的软件设计。本文简要介绍了空气弹簧和空气悬架的特性﹑空气弹簧刚度与电磁阀开关时间的关系曲线。基于神经网络控制理论,针对1/4悬架系统,利用Matlab/simulink建立了神经网络控制器,并利用现有的实验数据对神经网络控制器进行训练,以得到各层最优权值;用另一组试验数据检验神经网络控制效果,最终确定控制器参数;改变模型结构参数和行驶工况,以检验控制器的自适应性;进一步优化控制器参数,以达到预期效果。
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全文目录
第一章 绪论 8-15 1.1 概述 8 1.2 国外汽车空气悬架发展历史和现状 8-10 1.3 国内空气悬架的研究及应用现状 10-11 1.4 神经网络控制的发展及应用 11-13 1.5 本文主要研究内容 13-15 第二章 空气悬架系统 15-31 2.1 空气弹簧 15-25 2.1.1 空气弹簧的工作原理 15-16 2.1.2 空气弹簧的结构及分类 16-18 2.1.3 空气弹簧特性 18-20 2.1.4 空气弹簧的动态响应 20 2.1.5 空气弹簧刚度与充放气时间的关系 20-25 2.2 高度阀工作原理 25 2.3 导向传力机构 25-28 2.4 减振阻尼装置 28 2.5 横向稳定器 28-29 2.6 电气元件 29 2.7 空气悬架对整车性能的影响 29-30 2.8 本章小结 30-31 第三章 神经网络控制理论 31-46 3.1 神经网络的基本单元 31-32 3.2 神经网络的特点 32-33 3.3 神经网络学习方式 33-34 3.4 神经网络学习规则 34-35 3.4.1 误差纠正学习 34-35 3.4.2 Hebb 学习 35 3.4.3 竞争学习 35 3.5 神经网络的连接形式 35-38 3.5.1 前向网络 35-38 3.5.2 反馈网络 38 3.5.3 互相结合型网络和混合型网络 38 3.6 典型的前向网络—BP 网络 38-45 3.6.1 BP 网络的前馈计算 39-40 3.6.2 网络权值的调整规则 40-42 3.6.3 BP 网的学习过程 42-43 3.6.4 BP 网络算法改进 43-44 3.6.5 神经网络与系统控制 44-45 3.7 本章小节 45-46 第四章 模型参考自适应控制器设计 46-56 4.1 神经网络控制器的设计 46-50 4.1.1 神经网络辨识器设计 47-48 4.1.2 神经网络控制器的设计 48-50 4.2 半主动悬架力学模型的建立 50-55 4.2.1 半主动悬架中悬架刚度k 的调节原理 50-51 4.2.2 半主动悬架两自由度1/4 车辆模型 51-53 4.2.3 半主动悬架评价函数的建立 53-54 4.2.4 半主动悬架神经网络自适应控制的系统模型 54-55 4.3 本章小结 55-56 第五章 神经网络控制仿真分析 56-73 5.1 路面激励模型 56-58 5.1.1 路面上平度的功率谱 56-57 5.1.2 车辆系统路面输入模型 57-58 5.2 悬架性能评价指标 58-60 5.3 仿真及结果 60-72 5.3.1 正弦激励下模型仿真 60-62 5.3.2 随机输入系统性能仿真 62-65 5.3.3 验证神经网络控制自适应性 65-72 5.4 本章小结 72-73 第六章 电控空气悬架的台架试验 73-82 6.1 试验台结构 73-75 6.2 试验方法 75-76 6.3 试验结果分析 76-81 6.4 本章小结 81-82 第七章 全文总结与研究展望 82-84 7.1 论文创新点 82-83 7.2 研究展望 83-84 参考文献 84-88 摘要 88-91 ABSTRACT 91-94 致谢 94
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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 汽车工程 > 汽车结构部件 > 行走系统 > 悬挂
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