【摘 要】
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在馈能悬架系统馈能回路中引入Boost/Buck型DC-DC变换器,将DC-DC变换器的非线性数学模型描述为稳态分量和扰动分量之和,设计了自适应离线神经网络逆控制器。控制器由离线神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50905078);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012714);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX_1022)
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在馈能悬架系统馈能回路中引入Boost/Buck型DC-DC变换器,将DC-DC变换器的非线性数学模型描述为稳态分量和扰动分量之和,设计了自适应离线神经网络逆控制器。控制器由离线神经网络逆控制器和自适应控制器组成,离线神经网络逆控制器产生直流变换器的稳态输入,并利用变换器的稳态分量产生训练离线神经网络逆控制器的样本,自适应控制器产生补偿系统参数变化和不确定性扰动的动态输入。在此基础上,对控制器的性能进行了快速控制原型试验验证。最后,对馈能悬架进行了仿真研究。结果表明,自适应离线神经网络逆控制器能够使电动机电磁阻尼力较好地跟踪理想力,改善车辆的舒适性和平顺性,并有效地回收部分悬架振动能量,实现自供能控制。
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