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摘要
目前列车悬挂控制器参数大多基于专家经验知识提出，人为主观因素强，悬挂系统不能很好地根据实际情况自适应调整。为抑制列车振动提高其运行平稳性，结合模糊神经网络的自学习能力和自整定功能，设计基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络控制器，将控制器模型与悬挂模型结合实现悬挂系统自适应调整。以德国轨道谱为轮对外部激励，仿真生成加速度时域曲线与功率谱密度曲线，分析结果表明：相比于被动悬挂系统与模糊天棚控制系统，运用模糊神经网络控制可明显抑制车体垂向振动，提高运行平稳性，对控制器设计具有参考价值。
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