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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》2013年第2期241-245,共5页Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)
基 金:黑龙江省自然科学基金项目(批准号:E201013);中央高校基本科研业务费项目(批准号:DL09CB02);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(批准号:2008RFQXG004)资助
摘 要:针对磁流变(MR)阻尼器所固有的高度非线性特性,提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性,即给定MR阻尼器的位移、速度和期望输出力,预测所需的输入电压.同时将该逆模型与LQR主动控制方法结合形成闭环反馈控制,从而建立起基于MR阻尼器的车辆悬架半主动控制.仿真结果表明,这种半主动控制策略是可行的,较被动悬架系统其减振效果得到明显改善.According to the inherent and high nonlinearity of the MR damper, its inverse dynamics could be emulated applying to the neural network, that is to say, it is available to forecast the input voltage by giving the displacement, velocity of MR damper and ideal force. Then the inverse dynamic model can be applied to connect with the LQR active control algorithm to form a close loop feedback control and set up a semi-active control of vehicle suspension system based on MR damper. The re- sults of numerical simulations show that this strategy is feasible, besides, the vibration reduction effect is obviously improved compared with passive control.
关 键 词:半主动悬架系统 MR阻尼器 神经网络 逆向动特性 最优控制
分 类 号:TB381[一般工业技术—材料科学与工程]
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