【摘 要】
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对于整车悬架系统的研究已经有很多年，其控制方法也有很多，如最优控制、滑模控制、模糊控制、自适应控制以及智能控制等。整车悬架系统是一个多自由度非线性振动系统，本文引入鲁棒控制思想和模态控制方法，对模型进行线性化，并利用主坐标变换将模型转化为近似解耦的单自由度模态系统，对每个独立的模态系统采用分数阶天棚阻尼控制。由于整车悬架系统的模态数量与悬架的控制器数量不匹配，前者多于后者，针对这一情形，文中采用遗
【机 构】
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南京林业大学机电工程学院,南京 210037
【出 处】
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第十六届全国非线性振动暨第十三届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议
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对于整车悬架系统的研究已经有很多年，其控制方法也有很多，如最优控制、滑模控制、模糊控制、自适应控制以及智能控制等。整车悬架系统是一个多自由度非线性振动系统，本文引入鲁棒控制思想和模态控制方法，对模型进行线性化，并利用主坐标变换将模型转化为近似解耦的单自由度模态系统，对每个独立的模态系统采用分数阶天棚阻尼控制。由于整车悬架系统的模态数量与悬架的控制器数量不匹配，前者多于后者，针对这一情形，文中采用遗传神经网络方法，在模态控制量与控制器之间通过人工神经网络来得到控制器的相应输出。即在随机路面谱激励下，将控制器的输出量作用在车辆动力学模型上进行数值仿真，并对车辆的响应进行车辆悬架性能的随机过程统计，并将统计结果作为遗传算法的适应度对神经网络不断优化。由于分数阶控制具有良好鲁棒性，仿真结果显示该控制策略对非线性悬架同样具有较好的控制效果。
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