典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
主动悬架;单神经元PID控制;差分进化算法
中图分类号：
作者姓名：
焦蕊;赵强;谢春丽;李哲煜
作者机构：
东北林业大学 交通学院,哈尔滨 150040
文献出处：
引用格式：
[1]焦蕊;赵强;谢春丽;李哲煜-.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)[J].重庆理工大学学报,2022(11):51-59
A类：
B类：
自适应差分进化算法,算法优化,主动悬架,单神经元,PID,乘客,乘坐舒适性,悬架控制,运动微分方程,状态空间模型,控制模型,车身,学习速率,参数值,难以确定,最优参数,均方根值,控制优化,Matlab,Simulink
AB值：
0.158965
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