【摘 要】
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该文讨论了半主动悬架的物理实现、模型试验和可用于在线控制的智能控制策略,所做主要工作如下:该文首次应用相似理论建立了半主动悬架的物理模型,并进行了在典型信号激励下
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该文讨论了半主动悬架的物理实现、模型试验和可用于在线控制的智能控制策略,所做主要工作如下:该文首次应用相似理论建立了半主动悬架的物理模型,并进行了在典型信号激励下的开环和闭环试验研究;首次利用自回归滑动平均模型(ARMA模型)实现了路面随机振动信号的再现,给出了判定模型类别、求取模型阶次和系数的详细算法,并导了邮可用于不同速度和不同路面条件的通用随机信号再现的时间序列模型;根据系统参数时变的特点,首次利用自适应状态观测器实现了簧载质量和轮胎弹性系数的在线辨识;首次应用基于GA和cauchy机的混合策略对模糊控制器的优化,构成了GASAF控制,这种算法保证了优化的快速性和全局最优.并根据实际系统参数时变的特点,用"判别器"对即将进入推理机的模糊规则进行了在线学习和测试,保证了用于实时控制的模糊规则的优良性;首次应用模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)对系统实施了控制,并证明了这种控制算法的收剑性,得出了收敛范围;仿真和试验结果表明,GASAF和FCMAC这两种智能控制算法对车辆的平顺性都有较大的改善,实时性较强.但比较而言,模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)具有更好的综合性能.
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