[发明专利]一种基于深度确定性策略梯度的主动悬架控制方法在审
| 申请号： | 202010970008.6 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112158045A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 庄伟超;王茜;王群 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | B60G17/018 | 分类号： | B60G17/018 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 王斌 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度确定性策略梯度的主动悬架控制方法，属于汽车动态控制和人工智能技术领域。本发明中主动悬架控制的实现分为三个阶段，首先为仿真训练过程，用神经网络表示悬架控制策略，采用深度确定性策略梯度算法更新控制策略的参数。其次下载训练好的策略，当训练收敛后，神经网络的参数和结构被保存为训练好的控制策略。最后，训练好的策略可直接进行在线应用，实现主动悬架减振控制。采用基于深度确定性策略梯度的主动悬架控制方法，在大量随机路面下充分训练神经网络，得到的悬架控制策略巨有泛化性能，使主动悬架系统能在多变的路面情况下有效发挥减振性能，从而确保乘坐舒适性，同时保证车辆整体的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 确定性 策略 梯度 主动 悬架 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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