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题名半主动悬架智能优化滑模控制研究
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作者
于学天
刘善辉
庄晔
张振伟
杨柳楠
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机构
吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室
重庆长安汽车股份有限公司汽车智能仿真重庆市重点实验室
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出处
《噪声与振动控制》
北大核心
2025年第4期210-217,共8页
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文摘
为提升车辆行驶平顺性,提出一种半主动悬架智能优化的滑模控制策略。对电磁阀式减振器进行力学特性测试,利用试验数据搭建神经网络模型作为减振器正模型并验证。建立1/4车辆悬架模型,参考混合天地棚系统模型,将实际被控制系统动态误差引入到滑模控制中,采用指数趋近律并使用饱和函数作切换函数,来抑制抖振现象。采用遗传算法和均匀粒子群优化组合的智能优化算法(Genetic Algorithm Uniform Particle Swarm Optimization,GAUPSO)优化滑模控制器中的趋近律参数和混合天地棚权重系数。仿真和试验结果表明,与被动悬架控制、滑模控制和粒子群优化的滑模控制相比较,GA-UPSO优化的滑模控制使簧载质量加速度和轮胎动位移的均方根值明显下降,可以改善半主动悬架的减振效果。
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关键词
振动与波
半主动悬架
滑模控制
粒子群算法
电磁阀式减振器
神经网络
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Keywords
vibration and wave
semi-active suspension
sliding mode control
particle swarm algorithm
electromagnetic valve-type damper
neural network
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分类号
U463.33
[机械工程—车辆工程]
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