참새 탐색 알고리즘 기반 BP 신경망 PID의 반능동 서스펜션 제어 최적화

허브 모터를 가진 전기차는 모터를 휠에 통합하여 차량의 비구속 질량을 증가시키고, 언더스프링 구성 요소의 진동을 강화합니다. 주행 중 모터의 자극은 휠 진동을 더욱 강화합니다. 이 두 가지의 결합 효과는 전기차의 성능을 저하시킵니다. 본 논문에서는 허브 모터로서 디스크형 영구자석 모터를 사용하였으며, 허브 모터로 인해 발생하는 지지질량의 증가와 모터 자극으로 인한 수직 진동의 부정적인 영향을 고려하였습니다. 무작위 도로 표면 자극을 기반으로 하여, 휠 모터 구동 및 차량-도로 결합으로 인해 발생하는 이차 자극을 고려하여 수직 차량 운동을 위한 반능동 서스펜션 차량-도로 시스템의 결합 동역학 모델을 다수의 자극 하에 조사합니다. 차체 가속도, 서스펜션 처짐 및 동적 타이어 하중을 평가 지표로 사용하여, 반능동 서스펜션 시스템을 위한 참새 탐색 알고리즘 최적화를 기반으로 한 BP 신경망 PID 제어기를 제안합니다. PID 제어 및 입자 군집 최적화(PSO-BPNN-PID)와 비교했을 때, 연구 결과는 최적화된 반능동 서스펜션이 허브 모터 전기차의 승차감을 크게 향상시키고 다양한 차량 주행 조건 하에서 제어 성능 요구 사항을 충족함을 나타냅니다.