Neuronale Netze sind gut geeignet zur Regelung von nichtlinearen Systemen. Sie werden zur Identifikation des Prozeßmodells oder des inversen Prozeßmodells bzw. zur Realisierung eines Regelungsalgorithmus verwendet. Anhand Blockschaltbilder werden die einzelnen Methoden erörtert. Die Radaufhängung eines Fahrzeuges ist wegen der polynomförmigen Federkennlinie und der asymmetrischen Dämpfungskennlinie ein nichtlineares System. Drei Verfahren wurden zur Schwingungsunterdrückung verglichen. Erstens wurde nur eine passive Dämpfung verwendet. Zweitens wurde ein optimaler Zustandsregler zum linearisierten Modell der Radaufhängung entworfen und angewendet. Schließlich wurde die Regelung mit Hilfe von neuronalen Netzen durchgeführt. Eine kombinierte Gütefunktion wurde aus den Beschleunigungen und Positionen des Fahrzeuges, aus den Kontaktkräften zum Boden und aus den Stellsignalen gebildet. Die Simulationen zeigten eine deutliche Verbesserung der Regelgüte um etwa 21 % gegenüber der linearen Regelung bei einem kaum größeren Stellsignalbereich.


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    Title :

    Optimal active control of nonlinear vehicle suspensions using neural networks


    Additional title:

    Optimale aktive Regelung nichtlinearer Fahrzeugradaufhängungen mit Hilfe von neuronalen Netzen


    Contributors:
    Moran, A. (author) / Nagai, M. (author)


    Publication date :

    1994


    Size :

    12 Seiten, 14 Bilder, 2 Tabellen, 20 Quellen



    Type of media :

    Article (Journal)


    Type of material :

    Print


    Language :

    English




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    Gordon, T.J. / Marsh, C. / Wu, Q.H. | Tema Archive | 1993


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    Esmailzadeh,E / Bateni,H. | Automotive engineering | 1992


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


    Optimal Active Vehicle Suspensions with Full State Feedback Control

    Esmailzadeh, E. / Bateni, H. | SAE Technical Papers | 1992


    Optimal control of vehicle suspensions

    Venhovens, Paulus Johannes Theodorus | TIBKAT | 1994