CAJ | 학술논문

针对悬架参数的不确定性,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的滑模控制方法。根据滑模变结构控制理论设计了两自由度半主动悬架系统的滑模控制器,采用极点配置法确定滑模切换面参数,应用比例切换的控制方法和等速趋近率确定控制律,采用RBF神经网络优化算法优化了滑模控制器。运用MATLAB/simulink进行仿真,结果显示,与被动悬架相比,基于RBF神经网络的滑模半主动控制具有良好的控制效果,显著地改善了车辆的行驶平顺性。
침대현가삼수적불학정성,제출일충기우경향기함수（RBF）신경망락적활모공제방법。근거활모변결구공제이론설계료량자유도반주동현가계통적활모공제기,채용겁점배치법학정활모절환면삼수,응용비례절환적공제방법화등속추근솔학정공제률,채용RBF신경망락우화산법우화료활모공제기。운용MATLAB/simulink진행방진,결과현시,여피동현가상비,기우RBF신경망락적활모반주동공제구유량호적공제효과,현저지개선료차량적행사평순성。