在车辆工程领域，非线性液压悬架系统是提升车辆行驶稳定性和乘客舒适度的关键技术之一。这篇由中国工程机械学报发表的研究文章探讨了如何利用径向基函数(RBF)神经网络来优化车辆非线性液压悬架的控制系统，并通过仿真验证了其效果。
车辆在行驶过程中会受到路面不平整的噪声干扰，导致行驶稳定性降低。为解决这一问题，研究人员建立了车辆液压悬架的振动模型，基于牛顿第二定律构建了车辆垂直方向的非线性控制方程。这一步是理解系统动态行为的基础，它考虑了车辆质量、弹簧刚度、阻尼系数等因素，旨在模拟车辆在不同路面条件下的振动响应。
接着，论文引入了液压驱动的悬架机构，推导出液压流量控制方程，这是实现精确控制的关键。液压悬架的优势在于能够根据路面情况实时调整其硬度，从而改善车辆的操控性能和舒适度。
核心创新点在于设计了一个RBF神经网络控制器。RBF神经网络因其快速学习能力和对非线性系统的适应性而被广泛应用。在这里，它用于预测和控制悬架系统的动态行为。为了优化RBF神经网络的结构和参数，研究者采用了改进的遗传算法，这是一种高效的全局优化方法，能有效搜索到最优解，以达到更好的控制性能。
仿真部分，研究者使用了Matlab软件，对车辆性能参数进行了模拟对比，结果显示，在经过优化的RBF神经网络控制器作用下，轮胎行程的最大值、悬架行程的最大值以及车身加速度的最大值分别减少了52.0%、39.2%和44.2%。这意味着车辆的振动幅度显著减小，行驶稳定性显著提高，同时提高了乘坐舒适度。
关键词涉及的“改进遗传算法”是优化工具，“车辆”是研究对象，“液压悬架”是研究的核心系统，“RBF神经网络控制”是控制策略，而“优化”则是研究目标。这些关键概念的结合，使得这项研究为车辆悬架控制提供了新的解决方案，对于提升车辆行驶安全性和舒适性具有实际意义。
总结来说，该研究通过结合非线性控制理论、RBF神经网络和遗传算法，成功优化了车辆非线性液压悬架系统，实现了更优的振动抑制效果，为未来汽车悬架设计提供了有价值的参考。
