文献类型：期刊文章

作　　者：孙亮[1]

SUN Liang(Department of Mechanical and Electrical Engineering,Chizhou Vocational and Technical College,Chizhou,Anhui 247000,China)

机构地区：[1]池州职业技术学院机电系

出　　处：《井冈山大学学报（自然科学版）》

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：67-71

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。

关 键 词：车辆悬架 改进粒子群算法 BP神经网络 PID控制 仿真  

分 类 号：U463]