Уральцы научили нейросеть управлять амортизаторами

Об исследовании отечественных инженеров рассказало РИА Новости со ссылкой на статью в журнале Energies. Учёные обратили внимание на то, что амортизаторы на автомобилях с адаптивной подвеской работают по упрощённым алгоритмам: существующие конструкции систем управления не позволяют в полной мере реализовать все преимущества активных систем – они основаны на идеализированных математических моделях.

«Активный амортизатор представляет собой сложную техническую систему с существенно нелинейными рабочими характеристиками, обладающими свойством гистерезиса, «запоздалой реакции» на изменение условий. Сложность в управлении активными амортизаторами заключается в том, что одни и те же требуемые значения сил могут быть достигнуты воздействием на различные по своей природе исполнительные элементы», - пояснил РИА Новости декан автотранспортного факультета Политехнического института ЮурГУ Юрий Рождественский.

Исследователи изучили конструкцию амортизатора с электромагнитными клапанами и с гидравлическим насосом с большим временем срабатывания и выяснили, что при ошибках управления гидравлическим насосом результирующая ошибка системы может быть значительно ниже, чем при управлении электромагнитными клапанами.

Уральцы разработали свой алгоритм управления активным амортизатором на основе искусственной нейронной сети. Обучение сети осуществлялось с помощью большого объёма экспериментальных данных.

Ученые ЮурГУ в ходе исследования выяснили, насколько можно улучшить качество работы адаптивных амортизаторов регулируемой подвески автомобиля при помощи искусственной нейронной сети. В результате они добились того, что нейронная сеть смогла существенно снизить ошибки управления.

Предложенную систему, по мнению разработчиков, можно применять, в первую очередь, в подвесках электрических и гибридных автомобилей. Это связано с большим потреблением электроэнергии. Команда учёных продолжает исследования совместно с коллегами из США, Германии и Испании.