基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

车辆主动悬架的神经网络模糊控制

利用神经网络来实现在车辆主动悬架中的模糊控制，通过对主动悬架实体装置的台架实验研究，在不同激励信号的作用下，神经网络模糊控制器都具有很好地抑制车体振动的特点，其控制效果明显优于PID控制。在车辆主动悬架中，神经网络模糊控制具有设计新颖，实用性强，特别对于减振效果要求较高的车辆，更能发挥其优点。