为解决磁流变(MR)阻尼器因其固有的强非线性磁滞特性使得其逆向模型的建立不能取得较好精度的问题,利用BP神经网络技术建立MR阻尼器的逆向模型,采用思维进化算法(MEA)对神经网络的权值和阈值进行优化。将所建立的逆模型应用于1/4车半主动悬架系统中进行仿真,结果表明,优化后的神经网络模型提高了控制电流的预测精度,半主动控制效果较好,可以较好地实现对期望阻尼力的跟踪。

大口径武器液压伺服系统油泵以往大多采用进口的变量泵,要求用伺服阀和比例阀组合代替实现流量和压力控制,即用比例阀和伺服阀同时控制,以保证响应速度。当接近理想位置时,关闭比例阀,只用伺服阀单独调节。首先采用Bang-Bang(开关)控制,实现对比例阀的快速切换;然后考虑到液压控制元件会引起系统的非线性问题,采用模糊PID控制器来改善伺服阀单独控制时的系统性能,以保证较好的位置追踪精度;最后利用Simulink仿真分析系统控制性能。仿真结果表明,使用的双阀模糊PID控制策略能够较好地提高大口径武器的控制精度和速度。