Vehicle suspension control based on PID controller adapted by feed-forward neural network

• Autorzy: Popardovský V. , Popardovský E.

Warianty tytułu

PL

Sterowanie zawieszeniem pojazdu z wykorzystaniem regulatora PID strojonego z wykorzystaniem sieci neuronowej ze sprzężeniem do przodu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Control of suspension systems in vehicles, brings the opportunity react to unknown road conditions (road inequalities) to preserve comfort of crew, driving safety and also to prevent excessive mechanical stress of useful load. The goal of this study is to design an adaptive PID controller with using neural network (used as „tuner“ for PID), for control of active vehicle suspension system. For this purpose, an ANN is designed to produce outputs for PID controller - Proportional (P), Integral (I) and Derivative (D) parameters. By this way was designed ANNAPID controller for vehicle suspension control.

PL

Sterowanie zawieszeniem w pojazdach daje możliwość reagowania na nieznane warunki drogowe (nierówności drogowe) w celu zachowania komfortu załogi, bezpieczeństwa jazdy, a także w celu uniknięcia nadmiernego obciążenia mechanicznego przy obciążeniu użytkowym. Celem tego badania jest opracowanie adaptacyjnego regulatora PID z wykorzystaniem sieci neuronowych (wykorzystywanej jako "tuner" dla PID), do sterowania aktywnym systemem zawieszenia pojazdu. W tym celu zaprojektowano sieć neuronową ANN, która na wyjściu zadaje sygnały sterujące dla regulatora PID, czyli odpowiednie parametry dla członów: proporcjonalnego (P), całkującego (I) i różniczkującego (D). W ten sposób zaprojektowano sterownik ANNAPID do sterowania zawieszeniem pojazdu.

Słowa kluczowe

EN

quarter model of active vehicle suspension; PID controller; feed-forward neural network; Levenberg-Marquardt algorithm; ANNAPID

PL

model ćwiartkowy aktywnego zawieszenia pojazdu; regulator PID; sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu; algorytm Levenberga-Marquardta; ANNAPID

• Wydawca: Instytut Pojazdów Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów / Politechnika Warszawska
• Rocznik: 2017
• Tom: z. 4/113
• Strony: 99--107
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Popardovský V.

• Armed Forces Academy of Gen. M.R. Štefánik, Liptovský Mikuláš, Slovak Republic

autor

Popardovský E.

• Armed Forces Academy of Gen. M.R. Štefánik, Liptovský Mikuláš, Slovak Republic

Bibliografia

• [1] Astrom K.J., Murray R.M.: Feedback Systems – An Introduction for Scientists and Engineers, 2010, Princeton University Press.
• [2] Lewis F.L., Shuzhi Sam Ge: Neural Networks in Feedback Control Systems, Mechanical Engineer’s Handbook, 2005, John Wiley, New York.
• [3] Ariza-Zambrano W.C., Serpa A.L.: Active Vibration Control Using Artificial Neural Network, 22nd International Congress of Mechanical Engineering (COBEM 2013), Ribeirao Preto, 2013, Brasil.
• [4] Lin J., Lian R-J.: Intelligent Control of Active Suspension Systems, IEEE Transaction On Industrial Electronics, Vol. 58, No. 2, 2011.
• [5] Cybenko G.V.: Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function, Mathematics of Control, Signals and Systems, 2, 4, 1989, pp. 303–314.
• [6] Narendra K., Parthasarathy K.: Identification and control of dynamical systems using neural networks, IEEE Trans. on Neural Networks, 1, 1, 1990, pp. 4–27.
• [7] Nelles O.: Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models, Springer, 2000.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).