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A neural network classifier for optimum design of active suspension systems

机译:一种神经网络分类器,可实现有源悬架系统的最佳设计

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摘要

In this paper a neural network classifier for an active suspension system is designed to cope with different road profiles. The active suspension nonlinear neural network is optimized for each discrete road profile, while the neural networkclassifier automatically identifies the road profile and switches to the appropriate control law. The above technique is seen to be necessary for optimizing the performance and energy requirements of active control systems.
机译:在本文中,用于主动悬架系统的神经网络分类器设计用于应对不同的道路配置文件。主动悬架非线性神经网络针对每个离散的道路轮廓进行了优化,而神经网络Classifier自动识别道路轮廓并切换到适当的控制法。可以看到上述技术是为了优化主动控制系统的性能和能量要求所必需的。

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