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【24h】

Vehicle suspension vibration control using recurrent neural networks

机译:基于递归神经网络的车辆悬架振动控制

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摘要

This paper presents an application of vibration control to a half-car model using recurrent neural networks. The robust vibration control is formulated as equality constrained optimization problem. Simulation results show that the close-loop system has good response performance in the presence of disturbances generated by an isolated bump. The study shows potential in using neural networks for the active vibration control in precision machine design.
机译:本文介绍了振动控制在使用递归神经网络的半车模型中的应用。鲁棒的振动控制被公式化为等式约束优化问题。仿真结果表明,闭环系统在存在孤立的凸点产生的干扰的情况下具有良好的响应性能。研究表明,在精密机械设计中将神经网络用于主动振动控制具有潜力。

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