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转向工况下矿用车辆空气悬架阻尼神经网络控制

Damping Neural Network Control of Air Suspension for Mine Vehicle in Steering Situation
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摘要 为提高矿用车辆在转向工况下的动态性能,建立了包含空气弹簧非线性模型的转向工况下矿用车辆空气悬架阻尼力控制模型,应用自适应神经网络控制方法,设计了基于可调阻尼减振器的空气悬架阻尼力神经网络控制器,对控制器的控制性能进行了仿真分析,仿真结果表明,设计的控制器能够有效提升矿用车辆在转向工况下的操稳性和平顺性。 In order to improve the dynamic performance of the mine vehicle in steering situation, a damping force control model with air suspension was built based on the establishment of nonlinear model of the air spring. A damping force controller was designed based on adaptive neural network control method. The performance of the controller is analyzed and the simulated results show that the ride comfort and handling stability of mine vehicle in steering situation are improved.
出处 《煤矿机械》 北大核心 2014年第5期75-77,共3页 Coal Mine Machinery
基金 浙江省科技计划资助项目(2010R30029)
关键词 矿用机械 转向工况 空气悬架 阻尼 神经网络控制 mine vehicle steering situation air suspension damping neural network control
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