基于GABP神经网络的液压互联悬架建模研究

液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension, HIS)是一种非线性系统,运用机理分析法建模存在建模精度和速度不可兼得的缺点。为解决上述矛盾,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的反向传播(back propagation, BP)神经网络对HIS系统进行建模的方法。首先,通过Simulink建立的液压互联悬架模型仿真获取网络的训练数据。其次,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;然后,两种建模方法对比验证GABP建模方法优点;最后,通过液压互联悬架台架实验获取实验数据,与神经网络训练结果进行比较分析。结果表明：在垂向模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为4.12%、2.27%、1.51%;在侧倾模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为7.64%、4.07%、4.35%。与机理建模法相比,GABP建模方法兼具较好的建模精度和速度。