基于RBF神经网络的PID车辆主动悬架控制.pdf

基于RBF神经网络的PID车辆主动悬架控制。 本文介绍了基于RBF神经网络的PID控制器在车辆主动悬架系统中的应用。通过建立二自由度1/4车辆主动悬架模型和MATLAB仿真实验，证明了基于RBF神经网络的PID控制策略的有效性。该策略可以根据环境路况实时变化，产生精确的控制力作用于悬架系统，提高车辆的驾驶稳定性和乘车人员的平稳舒适性。 知识点一：悬架系统的重要性 悬架系统是车辆驾驶系统的不可或缺的重要部分，对车辆驾驶的稳定性和乘车人员的平稳舒适性产生直接影响。随着国家经济的发展，汽车已经逐渐普及于人们的日常生活中，对车辆性能的要求也日益增高了。被动悬架无法随路面的变化而自动进行优化调整，因此逐渐被主动悬架所替代。 知识点二：基于RBF神经网络的PID控制器 PID控制器是一种常用的控制器，但它的不足在于P、I、D三个参数需要人工经验来整定，同时PID算法鲁棒性不高，不能在复杂情况下自主整定参数。基于RBF神经网络的PID控制器可以任意精度逼近非线性连续函数，是一种前向网络。它可以根据环境路况实时变化，产生精确的控制力作用于悬架系统。 知识点三：二自由度1/4车辆主动悬架模型 二自由度1/4车辆主动悬架模型是建立悬架系统数学模型的基础。该模型可以反映悬架系统的主要性能且结构较为简单。通过MATLAB仿真实验，可以建立白噪声随机路面模型和二自由度1/4车辆主动悬架模型，并将其转换为状态空间方程。 知识点四：悬架系统的状态空间模型 悬架系统的状态空间模型是将悬架系统的数学模型转换为矩阵形式。该模型可以对悬架系统的三项指标进行考察，分别是车身加速度、悬架动行程与轮胎动位移。通过状态空间模型，可以更好地分析和控制悬架系统。 知识点五：基于RBF神经网络的PID控制算法 基于RBF神经网络的PID控制算法可以根据环境路况实时变化，产生精确的控制力作用于悬架系统。该算法可以提高车辆的驾驶稳定性和乘车人员的平稳舒适性。同时，该算法可以自主整定参数，鲁棒性高，适用于复杂情况下。