一种基于非线性主动悬架的自适应神经网络控制方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性主动悬架的自适应神经网络控制方法，属于汽车动态控制和人工智能技术领域，所述方法包括：获取汽车非线性液压悬架系统动力学模型；通过充分考虑悬架系统的非线性以及不确定性问题，获取初始径向基神经网络模型，通过所述径向基初始神经网络模型和汽车液压悬架系统动力学模型得到汽车液压悬架系统动力学优化模型；提出自适应神经网络控制器，通过所述自适应神经网络控制器实时更新汽车液压悬架系统优化模型中的权重因子，解决悬架长时间控制过程中作动器参数的变化以及系统的额外干扰问题。从仿真结果可以看出控制器可以有效地抑制路面激励带来的车身震荡，从而提高驾驶安全性和舒适性。