Es wird gezeigt, daß die Prinzipien lernender Automaten beim Problem der stochastischen optimalen Regelung einer idealisierten aktiven Fahrzeugaufhängung eingesetzt werden können. Das geregelte Aufhängungssystem wurde mit Hilfe einfacher zeitdiskreter Modelle simuliert. Der Automat ist mit Hilfe eines nichtlinearen Lernschemas implementiert worden. Für idealisierte zufällige Straßenprofilbedingungen kann die Lernfähigkeit gezeigt werden. Für den Lernvorgang wird kein formales Modell beim Regelungsentwurf benötigt. Nach der Implementierung lernt der Automat on-line, wobei die Regelgüte nach einer vorgegebenen Kostenfunktion verbessert wird. Eine Erweiterung des Anwendungsbereichs der vorgeschlagenen Methode wird diskutiert.


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    Titel :

    Stochastic optimal control of active vehicle suspensions using learning automata


    Weitere Titelangaben:

    Stochastische optimale Regelung aktiver Radaufhängungen bei Fahrzeugen mit Hilfe lernender Automaten


    Beteiligte:
    Gordon, T.J. (Autor:in) / Marsh, C. (Autor:in) / Wu, Q.H. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    1993


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 8 Bilder, 4 Tabellen, 14 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch




    Stochastic Optimal Control of Highway Tractors with Active Suspensions

    ELMADANY, Mohamed M. | Taylor & Francis Verlag | 1988




    Optimal active vehicle suspensions with full state feedback control

    Esmailzadeh,E / Bateni,H. | Kraftfahrwesen | 1992


    Optimal active vehicle suspensions with full state feedback control

    Esmailzadeh, E. / Bateni, H. | Tema Archiv | 1992