Вибрационная защита гидравлической системы подрессоривания мобильных машин с применением активного регулирования нейросетевым контроллером


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Большую часть времени эксплуатации колесные сельскохозяйственные тракторы работают на полях с разными почвенными фонами, а при выполнении транспортных работ - на грунтовых дорогах либо в условиях бездорожья. В этих условиях необходима система подрессоривания, позволяющая обеспечить регламентированную плавность хода и эффективную виброзащиту оператора. Цель исследования - разработать новый контроллер, скользящего режима на основе радиальных базисных функций в нейронной сети (РБФНС), реализованный для активной системы подрессоривания ¼ части мобильного энергетического средства (МС). Алгоритм управления основан на радиальных базисных функциях и сочетает в себе преимущество адаптивной системы управления и управления режимом скольжения. Правило адаптации используется для регулирования базисных функций на основании информации о заданной поверхности скольжения в режиме реального времени. Так как такой подход обладает способностью к обучению, то его реализация может быть начата без каких-либо начальных значений РБФНС. Предлагается для управления параметрами скользящего режима использовать нейронную сеть. Для управления активной системой подрессоривания МС предлагается адаптивный контроллер режима скользящего режима РБФНС. Регулируемый параметр для контроллера РБФSM выбирается как gs = 8,5, чтобы покрыть диапазон гауссовских функций. Предложен новый контроллер режима скольжения гидравлически активной системы подрессориванияна основе нейронной сети. Результаты имитационного моделирования показывают, что благодаря использованию данного нейросетевого контроллера система подрессоривания достаточно эффективно снижает виброактивность колебательной системы исследуемого МС от неровностей дороги.

Об авторах

З. А Годжаев

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: fic51@mail.ru
д.т.н. Москва, Россия

С. Е Сенькевич

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: fic51@mail.ru
к.т.н. Москва, Россия

В. А Кузьмин

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: fic51@mail.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Галашин В.А., Бородин В.П. Пневматические регулируемые системы подрессоривания колесных машин // Труды МВТУ. № 463. C. 36-60.
  2. Густомясов А.Н. Исследование колебаний автомобиля с подвеской переменной структуры: дисс. ... канд. техн. наук. Специальность 05.05.03 Автомобили и тракторы. М., 1979. 204 c.
  3. Платонов В.Ф. Полноприводные автомобили. М.: Машиностроение, 1981. 280 c.
  4. Рудня М.Я., Ломако Д.М. Колебания автомобиля большой грузоподъёмности с гидропневматической частично связанной подвеской при случайных внешних возмущениях // Автомобильная промышленность. 1973. № 9. C. 18-21.
  5. Сухоруков А.В. Управление демпфирующими элементами в системе подрессоривания быстроходной гусеничной машины: дисс. ... канд. техн. наук. Специальность 05.05.03 - Автомобили и тракторы. М., 2003. 204 c.
  6. Bentkus V.A Lyapunov-type Bound in Rd // Theory Probab. Its Appl. 2005. Vol. 49, № 2. P. 311-323.
  7. Cherry A. S., Jones R. P. Fuzzy logic control of an automotive suspension systems // IEE Proc Control Theory Appl. 1995. Vol. 142, № 2. P. 149-160.
  8. Кузьмин В.А., Федоткин Р.С., Крючков В.А. Искусственная нейронная сеть для обоснования параметров ходовых систем тракторов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2017. № 4. C. 24-30.
  9. YU F., Crolla D.A. State Observer Design for an Adaptive Vehicle Suspension // Veh. Syst. Dyn. 1998. Vol. 30, № 6. P. 457-471.
  10. Venhovens P.J.T. The Development and Implementation of Adaptive Semi-Active Suspension Control* // Veh. Syst. Dyn. 1994. Vol. 23, № 1. P. 211-235.
  11. Chalasani R.M. Ride performance potential of active suspension systems - part ii: comprehensive analysis based on a full-car model // Am. Soc. Mech. Eng. Appl. Mech. Div. AMD. 1986. Vol. 80. P. 205-234.
  12. Williams R.A. Electronically controlled automotive suspensions // Comput. Control Eng. J. 1994. Vol. 5, № 3. P. 143-148.
  13. Gohrle C. et al. Design and Vehicle Implementation of Preview Active Suspension Controllers // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2014. Vol. 22, № 3. P. 1135-1142.
  14. Победин А.В.. Перспективы использования динамических гасителей колебаний в подвесках тракторных кабин // Тракторы и сельхозмашины. 2014. № 11. C. 16-21.
  15. Rolland L.Hardy. Multiquadric Equations of Topography and Other Irregular Surface // J. Geophys. Res. 1971. Vol. 76, № 8. P. 1905-1915.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Годжаев З.А., Сенькевич С.Е., Кузьмин В.А., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».