[发明专利]一种基于RBF滑模变结构控制的车辆ISD悬架主动控制方法

摘要

本发明公开了一种基于RBF滑模变结构控制的车辆ISD悬架主动控制方法，该方法包含如下步骤：(1)建立悬架被控和理想参考模型；(2)定义跟踪误差矢量；(3)设计切换面函数；(4)确定趋近律；(5)应用RBF神经网络优化滑模变结构控制。本发明能使结构简单的ISD悬架系统跟踪复杂的理想ISD悬架模型的输出，提高悬架的综合性能。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。

主权项

1.一种基于RBF神经网络滑模变结构控制的车辆ISD悬架主动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：建立被控模型：其中，m_s为簧载质量，m_u为非簧载质量，k为悬架弹簧刚度，k_t为轮胎等效刚度，b为惯容器惯质系数，F₁为惯容器主动输出力，z_r为路面的垂直位移，z_u为被控模型的非簧载质量垂直位移，z_s为被控模型的簧载质量垂直位移，为被控模型的簧载质量垂直速度，为被控模型的簧载质量垂直加速度，为被控模型的非簧载质量垂直速度，为被控模型的非簧载质量垂直加速度；建立理想参考模型：其中，c_s为可调阻尼系数，T(s)为具体结构的等效阻抗，z_ur为参考模型的非簧载质量垂直位移，z_sr为参考模型的簧载质量垂直位移，为参考模型的簧载质量垂直速度，为参考模型的簧载质量垂直加速度，为参考模型的非簧载质量垂直速度，为参考模型的非簧载质量垂直加速度；步骤2)：定义两悬架系统簧载质量位移误差的积分、两悬架系统簧载质量位移的误差和两悬架系统簧载质量速度的误差为跟踪误差矢量e：步骤3)：设计切换面函数：s＝Ce＝[c₁，c₂，c₃][e₁，e₂，e₃]^T＝c₁e₁+c₂e₂+c₃e₃.其中，C＝[c₁，c₂，c₃]，c₁，c₂和c₃均为常数；对切换面函数求导并令其为零可得滑模变结构的等效控制为：F_d＝‑[CB_e]^‑1C(A_ee+H_eX_r)；步骤4)：确定等速趋近律：其中，ε为常数，sgn为符号函数；由此，系统滑模变结构控制可表示为：步骤5)：利用RBF神经网络优化滑模变结构控制。