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摘要
为提高汽车操纵稳定性，减少路面激励影响，提出微型电动汽车主动悬架系统振动控制研究。综合电动助力转向系统、主动悬架系统和路面激励的运动学特征，建立电动汽车整车运动学模型，便于集成控制；将神经网络和模糊算法相结合，以网络学习模式为基础，设计一个包含输入层、函数层、规则层、归一化层和输出层的模糊神经网络；以车辆动力学模型为输入，确定每层神经元数量，制定网络训练的模糊规则，利用归一化因子完成所有模糊集合的归一化处理；采用重心法完成输出结果的去模糊化，获得最终控制量。仿真结果表明，所提方法降低了横摆角速度的抖动幅度，提高了车辆协调控制能力，即使控制回路中存在时滞，也能保证算法的有效性。
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单位南京理工大学紫金学院; 南京理工大学; 自动化学院
