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原文传递一种基于单神经元PID控制的车辆ISD悬架主动控制方法

专利名称：	一种基于单神经元PID控制的车辆ISD悬架主动控制方法
摘要：	本发明公开了一种基于单神经元PID控制的车辆ISD悬架主动控制方法，该方法包含如下步骤：(1)建立ISD悬架四分之一模型；(2)确定路面的垂直位移；(3)确定车辆悬架性能评价指标；(4)确定神经元学习规则和学习算法。本发明能简单易行地使ISD悬架系统适应环境变化，改善车辆性能，该方法为车辆ISD悬架设计及应用提供了一种新的研究思路与方向，尤其是对于可控ISD悬架的研究。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏大学
发明人：	杨晓峰;赵文涛;刘雁玲;沈钰杰;杨艺;刘昌宁
专利状态：	有效
申请号：	CN201811091503.9
公开号：	CN109334378A
分类号：	B60G17/018(2006.01)I;B;B60;B60G;B60G17
申请人地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
主权项：	1.一种基于单神经元PID控制的车辆ISD悬架主动控制方法，其特征在于，包括：步骤1)，建立ISD悬架四分之一模型：其中，zs、zu、zb和zr分别为车身、轮胎、阻尼上端点和路面的垂直位移，u为液电耦合式惯容器两端的力，f为直线电机的作动力，c为阻尼系数，k为悬架刚度系数，b为惯质系数，ms为簧载质量，mu为非簧载质量，kt为轮胎刚度；步骤2)，确定路面的垂直位移zr，公式为：其中，n0为参考空间频率，w(t)为均值为0的白噪声，f0为下截止频率；Gq(n0)为路面不平度系数；v为车速；步骤3)，确定车辆悬架性能评价指标，包括车身加速度、轮胎动载荷和悬架动挠度中的至少一项；步骤4)，确定神经元学习规则为有监督的Delta学习规则：其中，r_j(k)为期望输出，为神经元j的激活值，为期望输出r_j(k)与实际输出的差，w_ij(k)为两个神经元之间的权值系数变化量，d为学习速度；再根据已确定的学习规则，确定具体的学习算法：其中，e(k)为加速度误差信号，xi(k)(i＝1,2,3)为加速度误差通过转换而得到的神经元的输入信号，wi(k)为相应神经元输入xi(k)的权值系，di(i＝1,2,3)为wi(i＝1,2,3)的学习速度，K为神经元增益系数，u(k)为单神经元PID控制的输出信号；单神经元PID控制的控制流程为：将期望车身加速度r(k)作为输入信号，车身加速度作为反馈信号y(k)，e(k)为加速度误差信号，即e(k)＝r(k)‑y(k)，xi(k)(i＝1,2,3)为加速度误差通过转换而得到的神经元的输入信号，wi(k)为相应神经元输入xi(k)的权值系数，通过已确定的学习规则和学习算法进行在线调整，u(k)为单神经元PID控制的输出信号，用于控制直线电机的输出力。
所属类别：	发明专利

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