【摘 要】
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针对3自由度1/4车座椅悬架模型,采用滑模变结构控制(Sliding Mode Control,SMC)的方法设计了应用在半主动座椅悬架的控制器,运用径向基函数神经网络对SMC进行优化。在Matlab/
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针对3自由度1/4车座椅悬架模型,采用滑模变结构控制(Sliding Mode Control,SMC)的方法设计了应用在半主动座椅悬架的控制器,运用径向基函数神经网络对SMC进行优化。在Matlab/Simulink下进行仿真,仿真结果表明,采用神经网络的优化方法与传统的SMC方法相比,使实际被控对象不仅保证了系统的稳定性,提高了乘坐的舒适性,而且有效地抑制了系统的“抖振”现象。
For the 3-DOF quarter-seat suspension model, a Sliding Mode Control (SMC) method was used to design the controller used in the semi-active seat suspension. The radial basis function neural network Optimize SMC. The simulation results under Matlab / Simulink show that compared with the traditional SMC method, the optimization method using neural network not only guarantees the stability of the system, but also restrains the ride comfort effectively The system “chattering ” phenomenon.
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