[发明专利]一种基于TS模型的汽车半主动悬架系统的智能控制方法

摘要

一种基于TS模型的汽车半主动悬架系统的智能控制方法，对模糊控制器进行改进，设计出基于利用TS模型神经模糊推理系统构建算法，该算法调用模糊逻辑工具箱中的自适应神经模糊推理系统ANFIS实现，将训练后的控制器导入半主动悬架系统中，建立TS模型模糊神经网络控制半主动悬架系统仿真模型。通过对该模型的仿真试验结果的分析表明，该模型的运用可以使汽车悬架系统的综合性能得到了较显著的改善。

主权项

1.一种基于TS模型的汽车半主动悬架系统的智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一、首先，针对汽车悬架系统自身特点，明确悬架性能评价指标，建立在时域中由功率谱密度描述的随机滤波白噪声路面输入仿真模型及模拟结果；构建四自由度半车被动悬架和半主动悬架的动力学模型；/n步骤二、然后，在Simulink中根据汽车配置参数和悬架受振数学模型分别建立被动悬架系统与模糊控制下的半主动悬架系统的方框图仿真模型；/n步骤三、对模糊控制器进行改进；把TS模型自适应神经模糊推理系统作为半主动悬架的核心控制器；首先设计出基于TS模型的神经模糊推理系统算法，建立初始神经模糊推理系统，该算法调用模糊逻辑工具箱中的自适应神经模糊推理系统ANFIS实现；然后根据基于模糊控制的半主动悬架系统在Simulink环境下和相同试验条件下进行仿真试验所得到的相关数据预处理后训练初始ANFIS，再将训练完成后的控制器导入到半主动悬架系统模型中，最后建立基于TS模型的模糊神经网络控制的半主动悬架系统仿真模型；/n步骤四、将被动悬架系统和基于模糊控制及基于TS模型的模糊神经网络控制半主动悬架系统统一在Simulink环境下和相同试验条件下进行仿真试验，得到仿真结果；并以悬架性能评价指标即车身垂直加速度、悬架动行程以及轮胎动载荷相应的均方根值为仿真模块的输出，将在不同控制方式下得到的仿真结果进行对比分析，综合评价出这些智能控制方法的控制优劣效果。/n