DSc in Engineering
д.т.н.
PhD in Engineering
к.т.н.
Most of the time of operation, wheeled agricultural tractors work in fields with different soil back-grounds and in transport on dirt roads or even off-road. Under these conditions, a suspension system is needed to ensure the smoothness ride and effective vibration protection of the operator. Purpose of the study. To develop a new sliding mode controller based on radial basis functions in a neural network (RBFNN), implemented for an active suspension system of ¼ of a part of a mobile energy facility (MF). Materials and methods. The control algorithm is based on radial basis functions and combines the advantage of an adaptive control system and slip mode control. The adaptation rule is used to regulate basic functions based on information about a given sliding surface in real time. Since this approach has the ability to learn, its implementation can be started without any initial RBFNN values. It is proposed to use the neural network to control the parameters of the sliding mode. Results and discussion. To control the active MF suspension system, an adaptive RBFNN sliding mode controller is proposed. The adjustable parameter for the RBFSS controller is selected as gs = 8,5 to cover the range of Gaussian functions. Conclusions. A new controller for the sliding mode of a hydraulically active suspension system based on a neural network is proposed. Simulation results show that due to the use of this neural network controller, the suspension system quite effectively reduces the vibrational activity of the oscillatory system of the studied MF from road irregularities.
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.