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基于自适应差分进化算法优化的主动悬架单神经元PID控制

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为保证乘客乘坐舒适性和悬架控制效果达到最优,提出一种采用自适应差分进化算法优化的单神经元PID控制的主动悬架控制方法.建立了主动悬架的运动微分方程和状态空间模型,进一步设计了其单神经元PID控制模型,可以有效减少车身垂直加速度带来的影响.考虑到增益K和学习速率的参数值需要人为设定且多次试取难以确定最优参数,故采用自适应差分进化算法进行优化,以簧上质量加速度均方根值为目标函数,完成了主动悬架控制优化算法,并在Matlab/Simulink软件中进行仿真,对比被动悬架和分别由PID控制、单神经元PID控制和基于自适应差分进化算法优化单神经元PID控制的车身垂直加速度指标响应.仿真结果表明:采用自适应差分进化算法优化单神经元PID控制后,车身垂直加速度明显降低,控制效果更好,大幅提升了乘坐舒适性.
Single neuron PID control of active suspension based on an optimized adaptive differential evolution algorithm

焦蕊、赵强、谢春丽、李哲煜

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东北林业大学 交通学院,哈尔滨 150040

主动悬架 单神经元PID控制 差分进化算法

黑龙江省自然科学基金

LH2021F002

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.11.006

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(11)
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