来源：期刊VIP网 时间：
作者：顾苏怡;蒋昌华;
单位：苏州市职业大学机电工程学院;上海第二工业大学智能制造与控制工程学院;
摘要：为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的模型预测控制（MPC）系统，通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图，定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统，利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性，通过对大量数据的学习和训练，能够快速建立主动悬架MPC参数，最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真，评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示：在路面信号激励下采用MPC，车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大；采用RBF神经网络的MPC，车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统，能够增强车辆主动悬架抗干扰能力，从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。
关键词：车辆;;主动悬架;;RBF神经网络;;模型预测控制;;仿真
基金资助：甘肃省科技计划资助项目（20JR10RA261）
