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申请/专利权人：江苏智能无人装备产业创新中心有限公司

摘要：本发明公开一种基于改进模糊神经网络PID的ISD悬架控制方法，是针对一种第一级为“惯容器－弹簧－定值阻尼器”，第二级为“惯容器—弹簧－可调阻尼器”的两级式ISD悬架结构，将可调阻尼器等价为一个定值阻尼器和一个变化阻尼器，对于变化阻尼力通过PID控制器控制，PID控制器是利用了灰狼优化算法的模糊神经网络进行了参数整定，可以拥有更好的低频减振性能，显著提高了乘坐舒适性和操纵稳定性。

主权项：1.一种基于改进模糊神经网络PID的ISD悬架控制方法，其特征在于：针对一种第一级为“惯容器－弹簧－定值阻尼器”，第二级为“惯容器－弹簧－可调阻尼器”的两级式ISD悬架结构，其中，第一级悬架在上，第二级悬架在下；将可调阻尼器等价为一个定值阻尼器和一个变化阻尼器，可调阻尼器两端产生的阻尼力表述为： ；其中，是定值阻尼力，是变化阻尼力，，是第二级悬架上的定值阻尼系数，是第二级悬架上的变化阻尼系数，是非簧载质量的速度，是第二级悬架惯容器的速度；对于，通过PID控制器控制，PID控制算法为： ；其中，指t时刻期望的簧载质量加速度误差，为三个控制参数，通过基于灰狼优化算法的模糊神经网络求解；通过PID控制器获得变化阻尼力之后，根据调整第二级悬架上的变化阻尼系数；其中，期望的簧载质量加速度误差是无限接近于0；其中，首先采用灰狼优化算法对模糊神经网络初始参数进行优化，获得最优的，表示权值系数，表示隶属度函数中心，表示隶属度函数宽度；然后再利用获得最优初始参数的模糊神经网络对PID参数进行整定，获得最优的；且，模糊神经网络的结构是2输入3输出的5层结构，输入是簧载质量加速度及其加速度变化率，输出是；5层结构分别是输入层、模糊化层、模糊规则层、归一化层和输出层；在输入层，存在两个节点参数，为簧载质量加速度及其加速度变化率；在模糊化层：将输入层的每个节点分别对应7个语言变量，产生14个节点语言变量，14个节点语言变量在该层经模糊化处理后转换成模糊量，生成各个语言变量的隶属度函数；在模糊规则层，基于模糊规则将14个隶属度函数转变为49个模糊规则函数；在归一化层，将49个模糊规则函数进行归一化处理；在输出层，将归一化后的49个模糊规则函数转化为清晰化值，经过梯度下降法输出三个值。

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