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针对现有悬架设计及实验不一致问题以及基本型Elman网络忽略了输出层节点的反馈，只能满足一阶线性动态系统信号处理，而不能满足多层网络、多阶系统的需求，提出了一种改进型Elman网络；改进后的网络增强了关联层以及输出层的反馈，把反馈增益作当作连接权值来实施网络训练，训练后的网络不仅比例系数和积分系数具有时变性，还具有自适应性强、学习效率高、逼近精度高等特点。建立了基于改进型Elman神经网络PAC控制器，对六自由度悬架试验平台系统进行控制研究，分析了悬架阻尼、非悬挂质量、悬架刚度、轮胎刚度等参数对时域内轮荷