为了提高车辆行驶的平顺性,采用DRNN神经网络PID控制车辆液压悬架系统,并对控制性能指标进行仿真。建立车辆液压悬架1/4简图模型,采用二阶微分方程式推导车辆悬架系统动力学方程,设计了双管液压减振器模型。分析主液压缸和辅助液压缸中流量变化特性,采用DRNN神经网络PID控制方式。在随机波形干扰的路况行驶中,通过MATLAB软件对车辆液压悬架系统控制效果进行仿真,并且与传统PID控制方式进行对比。结果显示:采用传统PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较大;而采用DRNN神经网络PID控制方式,在车辆液压悬架系统垂直方向上,轮胎位移、车身位移和车身加速度较小。采用DRNN神经网络PID控制方式,能够自适应调节车辆液压悬架系统参数,降低复杂路况对车辆的干扰,提高车辆行驶的平顺性和舒适性。

为实现对车辆制动过程进行快速且稳定的控制,设计一种用于电液防抱死制动系统的显式非线性模型预测控制器。通过对电液防抱死制动系统进行分析,明确电液防抱死制动系统的工作过程。在考虑系统参数的基础上,设计显式非线性模型预测控制器。将显式非线性模型预测控制器融入到电液防抱死制动控制系统中,以计算调节扭矩。同时利用状态预测器和缓冲器补偿电液防抱死制动系统的死区时间,从而提高制动过程的效率及稳定性,解决电液防抱死制动系统的非线性最优控制问题。实验结果表明:与逻辑门限控制方法相比,该显式非线性模型预测控制器对车辆进行制动控制时,具有更好的实时性和稳定性。