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工程机械经常工作于恶劣的环境中,在行驶或作业的过程中,由于路面的不平而产生强烈的振动。如果驾驶员或操作者长时间暴露于一定强度的振动中,容易引发脊椎畸变和胃病等职业性疾病,严重损害司机的身心健康,大大降低工作效率。座椅系统对提高驾驶员作业舒适性和稳定性有直接影响。目前,工程车辆座椅普遍采用的是由弹性元件和减振器组成的被动减振系统。被动减振系统不能随路面激励的变化而变化,因此减振性能难以在变化的路面上达到最优。为了克服被动减振的缺陷,于是出现了主动减振。主动减振系统能够根据路面工况,及时的调整和产生所需的座椅控制力,以抑制座椅的振动,使座椅处于最优减振状态,来达到同时改善工程车辆平顺性和操纵稳定性的目的。上世纪60年代仿生学的崛起,为人类的科技发展提供了新的思路。生活在自然界的善于奔跳的动物,具有优良的缓冲减振系统,研究表明生物缓冲减振的关键在于骨骼肌肉组织,其骨骼肌肉组织可以随外界载荷的强度、振频作自适应调整。从而达到主动减振效果。针对生物肌肉优良的减振特性,人们发明了仿生肌肉材料??气动人工肌肉。气动人工肌肉(Pneumatic Artificial Muscle,以下缩写为PAM,本文特指Mckibben型PAM)是一种新型仿生气动执行机构,是一种单向主动力输出机构。与其它主动执行机构相比,PAM具有输出力/自重比大;结构简单;动态特性好等特点。本文以PAM为履带式工程车辆座椅的主动缓冲执行器,搭建座椅主动减振系统,并对其减振特性进行了分析。由于PAM自身具有较强的非线性,传统的控制方法很难达到控制要求,本文采用了模糊PID和BP神经网络控制两种智能控制策略。PID控制具有算法简单、鲁棒性及可靠性高等特点;模糊控制有对系统参数的变化不敏感、可以不依靠精确的数学模型等优点。模糊PID控制是将PID参数整定的经验总结成模糊控制规则,根据系统输入在线调整PID控制器参数,进一步完善PID控制的性能,具有更加稳定可靠的控制效果。神经网络控制以其对非线性函数具有任意逼近能力和自学习能力,在控制领域得到了广泛应用。本课题采用上述模糊PID和BP神经网络两种控制方法,以座椅加速度、位移的最大值、最小值、标准差三项指标进行对比分析作为评价指标,建立了三自由度主动悬架的数学模型,在Matlab/Simulink的仿真环境中,以不同车速、不同路面等级路况作为系统输入,进行了仿真。仿真结果表明,两种控制策略下,减振效果明显。本课题可以为主动缓冲减振型座椅的实验研究以及产品开发提供理论基础和数值参考。