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本文针对半主动空气悬架这种时变的、非线性复杂系统，提出基于神经网络的自适应控制策略，设计了神经网络辨识器和控制器。通过仿真计算和分析验证了其可行性和有效性。
悬架是汽车底盘的重要总成之一，它对车辆的平顺性、操稳性等多种使用性能都有很大的影响。半主动悬架具有自振频率低、弹簧刚度可调、振动及噪声小、车身高度可调、使用寿命长等优点，因此具有广泛的应用前景[1]。其原理是通过调节悬架阻尼量的多少来控制悬架刚度和车身高度。由于悬架弹簧具有非线性特性、较大的时间滞后以及车辆数学模型某些参数的不确定性等特点，本文采用神经网络自适应控制结构对1/4悬架系统进行了仿真分析。
悬架是汽车底盘的重要总成之一，它对车辆的平顺性、操稳性等多种使用性能都有很大的影响。半主动悬架具有自振频率低、弹簧刚度可调、振动及噪声小、车身高度可调、使用寿命长等优点，因此具有广泛的应用前景[1]。其原理是通过调节悬架阻尼量的多少来控制悬架刚度和车身高度。由于悬架弹簧具有非线性特性、较大的时间滞后以及车辆数学模型某些参数的不确定性等特点，本文采用神经网络自适应控制结构对1/4悬架系统进行了仿真分析。
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