摘要：為研究車輛在行駛過程中的運動姿態,建立了7自由度整車主動懸架模型,并對其進行動力學分析。針對懸架系統非線性、強耦合性的問題,利用小腦模型神經網絡(CMAC)學習速率高、抗干擾能力強等特點,提出一種基于CMAC-PID的主動懸架控制方法,從而實現系統參數的實時在線調整。同時,以車身垂向、俯仰、側傾等相關參數為性能指標進行仿真和實驗研究。結果表明:所建立的模型可真實體現懸架系統的全面運動過程,所提出的控制策略能有效減弱車身因路面激勵而產生的振動;車身垂直方向位移、車身垂向加速度、懸架平均動行程和車輪平均動位移分別減少了33.78%、22.58%、16.83%、25.71%,車身平均俯仰角位移和車身平均側傾角位移分別減小了29.77%、26.67%,大幅改善了汽車操縱穩定性、行駛平順性及乘坐舒適性。
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