一种基于深度Q网络的主动悬架智能控制方法

本发明公开了一种基于深度Q网络的主动悬架智能控制方法，包括以下步骤：步骤1：状态信息采集与定义；步骤2：状态信息预处理；步骤3：DQN算法训练；步骤4：实时控制与评估；有益效果是，采用深度强化学习中的深度Q网络算法，获取先进的车辆主动悬架控制策略，通过智能体在仿真平台中自主学习，在行驶过程中与环境进行交互积累相关经验，根据车辆行驶过程中的实时状态信息，动态调整悬架控制力，以优化悬架关键性能指标，从而提升车辆在不同工况下的乘坐舒适性与操纵稳定性。