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公开(公告)号：CN119821065A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411410011.7
申请日：2024-10-10
Applicant: 济南大学
IPC: B60G17/018
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体强化学习算法的馈能式主动悬架的控制方法，该方法包括：搭建馈能式主动悬架的动力学模型以及搭建随机路面激励模型作为馈能式主动悬架系统的输入，然后基于馈能式主动悬架动力学模型设计多智能体强化学习奖励函数并且基于馈能式主动悬架动力学模型以及多智能体强化学习奖励函数搭建多智能体强化学习控制器，通过多智能体强化学习控制器与馈能式主动悬架的不断交互，更新多智能体强化学习控制控制器的网络参数得到最优控制策略，最后基于更新控制器参数得到的最优控制策略控制两个作动器进而控制馈能式主动悬架。通过本申请，实现了对于车辆同时兼顾舒适性能和能耗特性的馈能式主动悬架的控制方法，能够提升馈能式主动悬架控制的鲁棒性、精确性，还能够提升车辆乘坐舒适度以及减小行驶过程当中悬架的能耗。
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