车辆半主动控制的神经网络与模糊控制

资 源 简 介

车辆半主动控制的神经网络与模糊控制

详 情 说 明

车辆半主动控制通过调节悬架阻尼或刚度来平衡舒适性与操控性，而神经网络与模糊控制为这一领域提供了智能化解决方案。

神经网络的应用 通过大量行驶数据训练网络，系统能自主学习路面激励与最优阻尼的映射关系。典型的实现会采用时间序列预测模型，实时输出控制指令以适应动态路况，其优势在于对非线性特性的强拟合能力。

模糊控制的策略 基于专家经验设计的规则库，将车身加速度、悬架位移等连续变量转化为模糊语言（如“较大”“轻微”），输出阻尼调节量。这种方法避免精确建模需求，特别适合存在不确定性的工况。

融合与优化方向 混合架构：用神经网络优化模糊规则的参数，或通过模糊逻辑增强神经网络的解释性 在线学习：结合强化学习使系统能持续适应车辆老化或载荷变化 硬件加速：部署轻量化模型以满足实时控制的计算延迟要求

这类智能算法正逐步替代传统PID控制，成为半主动悬架研究的前沿方向，尤其在应对复杂路况时展现出更高鲁棒性。