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Optimization of the Semi-Active-Suspension Control of BP Neural Network PID Based on the Sparrow Search Algorithm

簧载质量 PID控制器 电动汽车 控制理论(社会学) 粒子群优化 工程类 振动 汽车工程 控制器(灌溉) 计算机科学 控制工程 物理 阻尼器 控制(管理) 算法 声学 温度控制 人工智能 生物 农学 功率(物理) 量子力学
作者
Mei Li,Jie Xu,Zelong Wang,Shuaihang Liu
出处
期刊:Sensors [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:24 (6): 1757-1757 被引量:4
标识
DOI:10.3390/s24061757
摘要

Electric vehicles with hub motors have integrated the motor into the wheel, which increase the unsprung mass of the vehicle, and intensifies the vibration of the underspring components. The motor excitation during driving also intensifies the wheel vibration. The coupling effect between the two makes the performance of electric vehicles deteriorate. The article employed a disc-type permanent-magnet motor as the hub motor, taking into consideration the increase in sprung mass caused by the hub motor and the adverse effects of vertical vibration from motor excitation. Based on random road-surface excitation, and considering the secondary excitation caused by wheel motor drive and vehicle-road coupling, a coupled-dynamics model of a semi-active-suspension vehicle-road system for vertical vehicle motion is investigated under multiple excitations. Using body acceleration, suspension deflection, and dynamic tire load as evaluation indicators, a BP neural network PID controller based on the sparrow search algorithm optimization is proposed for the semi-active-suspension system. Compared with PID control and particle swarm optimization (PSO-BPNN-PID), the research findings indicate that the optimized semi-active suspension significantly improves the ride comfort of hub-motor electric vehicles, and meets the requirements for control performance under different vehicle driving conditions.
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