LSTM神经网络驱动的汽车主动悬架优化控制策略研究

本篇论文深入探讨了基于长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的汽车主动悬架优化控制方法。随着汽车工业的智能化发展，智能线控底盘的主动悬架系统已经成为关注焦点，因为它们能根据实时路况和车辆状态调整，以提高驾驶舒适性和操控稳定性。传统控制方法的局限性在于自适应性不足，不能始终提供最佳的控制效果。 论文首先构建了一个简化版的二自由度汽车主动悬架动力学模型，通过对随机路面和凸块路面等典型路况的仿真，确定了悬架系统性能评价的关键指标。为了提升控制性能，作者将粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与反向传播神经网络（BackPropagation Neural Network, BPNN）相结合，优化PID控制器，利用改进的PSO算法优化神经网络权重和阈值，以增强系统的全局优化和收敛性。 接着，论文引入了深度学习技术，提出了基于动态事件触发（Dynamic Event-Triggered, DET）的LSTM主动悬架控制策略。该策略考虑了作动器的输入死区和饱和特性，通过DET控制器有效管理通信资源，以减少不必要的通信，同时利用LSTM网络确保车身垂直加速度趋于零，从而显著提高行驶平顺性。为了补偿减振器中的非线性行为，还采用了径向基函数神经网络进行补偿。 稳定性分析方面，论文借助Lyapunov理论对整个系统进行深入剖析，确保优化控制方法在理论上的稳定性。最后，所有理论和设计都在MATLAB/Simulink环境中得到了验证，这表明作者的方法不仅具有创新性，而且实践性强，对于提升汽车主动悬架的实际性能具有重要意义。 这篇毕业论文围绕汽车主动悬架控制的自适应性、优化策略和深度学习应用进行了深入研究，旨在通过结合多种控制技术和深度学习方法，为智能汽车提供更高效、更舒适的行驶体验。