最优化技术的高速叉车车身转动惯量辨识方法

针对某型高速叉车底盘与车身匹配分析的虚拟样机,为确保其仿真分析的置信度,依托整车平顺性测试结果,采用最优化技术辨识车身转动惯量并用于虚拟样机的修正.具体地,一方面,由整车平顺性测试结果中获得其前、后悬架系统悬挂质量部分的固有频率,即偏频.另一方面,将车身转动惯量视为参数化变量,建立参数化的车身振动分析之理论模型.进而,基于理论模型计算而再次得到前、后悬架系统偏频,并优化车身转动惯量的参数化取值,最终使悬架偏频的理论计算结果与相应的测试结果趋于吻合,此时的车身转动惯量取值即为最终的辨识结果,由此大大提高了这一建模所需关键性基础数据的精确性.而相关的整车动态测试结果则验证了所提方法的有效性.     

汽车半主动悬架智能分布式递阶控制

针对整车悬架大系统模型的特点,运用智能分布式递阶控制策略建立了汽车半主动悬架系统的控制结构;在整车动力学模型的基础上,设计了基于整车车身姿态协调控制的仿人智能控制器,对不同的车身运动姿态采用不同的控制模态,并以某车型为例对其进行了控制仿真.仿真结果表明,对整车半主动悬架进行分布式协调控制是可行的,且相对于被动悬架及采用集成控制策略,分布式智能协调控制能更好地提高车辆的平顺性能,并能有效抑制车身俯仰和侧倾运动,改善轮胎的接地性能.     

汽车半主动磁流变悬架的自适应相对控制研究

为了提高汽车的运行平顺性和操纵稳定性,以磁流变减振器为控制对象,提出了采用自适应神经网络相对控制方法的半主动悬架系统。在试验测试和理论分析的基础上,通过数据拟合得到磁流变减振器阻尼力的非线性Bingham模型,建立了基于该磁流变减振器的半主动悬架模型,并用该模型进行了自适应神经网络相对控制方法的研究。以模拟道路谱作为输入,以车身俯仰角加速度和车辆悬架前、后侧弹簧的垂向变形量之差作为控制量,把车身质心垂向加速度、前后悬架动行程作为评价指标来进行仿真研究。仿真结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善,且对运行工况的改变有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。     

考虑悬架几何特性及作动器延时的整车模糊控制

利用ADAMS软件建立了整车悬架及转向机械模型,考虑了悬架的几,阿特性,结合变论城模糊控制方法,设计了主动悬架变论域模糊控制器,同时考虑了作动器的延时特性,通过matlab/simulink联合仿真,并与被动悬架模型进行了对比,得出所设计的模糊控制器对汽车的平顺性有较大改善.     

基于遗传算法的主动悬架模糊控制器设计

应用模糊逻辑控制理论,进行了车辆主动悬架模糊控制器的设计,并利用遗传算法对模糊控制的控制规则进行了优化。利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,并与传统的被动悬架和用LQG控制的主动悬架进行了性能比较和分析,仿真结果表明具有模糊控制器的主动悬架能够有效提高车辆的平顺性和操纵稳定性,且具有较好的适应性和鲁棒性。     

油气悬架系统的虚拟样机研究

根据起重机油气悬架系统的结构特点和工作原理,应用ADAMS/Hydraulics软件建立了包括温度、油缸摩擦和阻尼、油管尺寸、蓄能器接口阻尼以及油缸接口阻尼等影响的油气悬架系统虚拟样机模型,并给出其主要的数学模型。通过仿真结果和试验数据的对比,证明了油气悬架系统虚拟样机的正确性。在此基础上进一步探讨了油气悬架系统的一些主要参数对系统非线性特性的影响。为油气悬架系统对全路面起重机的整车操纵稳定性和平顺性的研究奠定了基础。     

基于多自由度模型的汽车ASS与EPS集成控制研究

为提高汽车转向行驶时的乘坐舒适性和操纵稳定性,建立了汽车电动助力转向系统(EPS)的多刚体动力学模型和多自由度的包含主动悬架系统(ASS)的整车动力学模型,根据转向和悬架两个系统之间的运动耦合关系,设计了EPS和ASS集成控制系统,对EPS采用了PID控制策略,ASS采用了预测控制策略.在MATLAB环境下的仿真结果表明:集成控制方法能够有效的改善车辆的操纵稳定性及平顺性,其控制效果优于单独控制.     

空气悬架大客车操纵稳定性仿真研究

空气弹簧具有理想的非线性弹性特性。空气悬架大客车振动频率低,车轮动载荷小,可以获得良好的行驶平顺性、操纵稳定性和行驶安全性,并且减小了对路面的破坏。本文的目的在于通过应用虚拟仿真技术的方法,研究空气悬架大客车的操纵稳定性能。应用ADAMS/car软件,建立了某空气悬架大客车的整车动力学仿真模型,并对其进行了操纵稳定性仿真。通过仿真与试验结果的评价比较,得出了两者比较吻合的结论。     

基于响应面方法的汽车操纵稳定性优化

对响应面方法和汽车操纵稳定性评价方法进行一定的理论分析,根据某跑车各系统的特性参数,采用动力学软件ADAMS建立整车多体动力学模型.以客观定量综合评价指标为目标函数,汽车悬架刚度和阻尼为设计变量,对整车模型进行仿真分析,结合响应面方法对汽车操纵稳定性进行优化,通过对比分析侧向位移、侧向加速度、横摆角速度等数据,表明此方法显著改善了汽车的操纵稳定性.     

基于Simulink的半主动悬架多项式监督PID控制研究

针对汽车半主动悬架实时控制过程提出一种基于遗传算法的离线学习和在线学习相结合的多项式函数监督PID控制方法.在离线学习过程中,遗传算法生成表示PID三个参数(Kp, Ki, Kd)与评价被控对象的评价指标关系的多项式监督函数.在线控制过程中,监督函数监督被控对象的状态,并在其评价指标超标时对PID控制器的参数进行及时调整.以1/4汽车半主动悬架系统为控制对象,使用MATLAB/Simulink进行的仿真实验结果表明这种离线学习与在线调整相结合的PID控制方法能够有效改善悬架系统的平顺性.     

履带车辆路面激励响应仿真

用新一代动力学仿真软件Recurdyn建立了某军用履带车辆的简化动力学模型,将路面不平度和车辆行驶速度相结合,以路面激励的形式作用在负重轮上,利用该模型对车辆在C、D、E、F级路面上的行驶工况进行了仿真,计算出了车体的响应。其结果可为车辆的平顺性研究及车辆悬挂系统的可靠性分析提供参考。     

车辆半主动悬架系统模糊神经网络控制研究

悬架系统对车辆平顺性具有重要的影响,通过预瞄控制在后轮处提前预测路面不平度,用于解决半主动悬架模糊神经网络控制存在的时滞问题。建立了1/2车辆模型和路面输入模型,设计了基于预瞄控制的半主动悬架模糊神经网络控制结构,并进行了白噪声输入仿真分析。结果表明：预瞄控制后的车身加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了61.61%和44.28%,比模糊控制的悬架系统分别减少了21.23%和21.20%;预瞄控制后的质心加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了35.21%和57.81%,比模糊控制的悬架系统分别减少了7.83%和20.10%。后轮处车身加速度和质心垂直加速度均有明显减小,较好改善了悬架系统适应道路的性能,有效缓和了车辆的振动和提高了汽车的行驶平顺性。

Abstract：

Suspension system has important effect on vehicle ride comfort.Wheelbase preview control method could be used to forecast the road surface roughness at the front wheel,and to be used to solve the delay problem in fuzzy neural network controlled semi-active suspension system.The 1/2 vehicle model and road input model was established,and the fuzzy neural network control structure based on wheelbase preview control theory was designed.The white noise input simulation was carried out and the results show that the peak and standard deviation of body acceleration are separately decreased by 61.61% and 44.28% compared with passive suspension system,and are 21.23% and 21.20% compared with fuzzy controlled suspension system;on the other hand,the peak and standard deviation of vertical acceleration at CG are separately decreased by 35.21% and 57.81% compared with passive suspension system,and are 7.83% and 20.10% compared with fuzzy controlled suspension system.The body vertical acceleration at rear wheel and the vertical acceleration at CG are significantly decreased to adapt to the suspension performance,which helps to effectively easy the vehicle vibration and to improve the vehicle ride comfort.     

基于路面谱随机激励的履带车辆舒适性仿真研究

利用随机路面激励对七自由车辆振动模型所产生的振动响应进行舒适性仿真分析。首先采用谐波叠加法、滤波白噪声及AR自回归模型法生成路面不平度并进行了对比反演验证,通过构建七自由度履带车辆模型并利用Matlab仿真软件建立舒适性评价方法,利用同一车速、不同路面下驾驶员座椅处加速度频率响应与舒适降低工作效率界限进行比较,即可对履带车辆舒适性进行评价分析。     

主动悬架LQG控制器设计

把最优控制理论运用到主动悬架的控制策略中，通过车辆模型和控制系统的建立，进行了线性二次型最优控制器的设计，并且在输入一路面白噪声的情况下用Simulink进行了模拟仿真，仿真结果有效地证明了用LQG方法控制的主动悬架在改善汽车的平顺性和操纵稳定性上有良好的效果。     

陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制

分析了陆地车辆的磁流变半主动悬架系统的组成及其系统动力学模型。以平顺性、行驶稳定性与运动姿态控制为目标，讨论了半主动悬架的控制机理。提出了一种基于频率过滤、模糊控制和姿态误差增益控制的半主动悬架集成控制策略。设计的控制系统由外环和内环组成，外环系统设计机械系统的反馈理想阻尼力，内环系统实时计算电流驱动器的控制信号。磁流变减振器根据控制电流信号实时地产生阻尼力实现车辆控制目标。仿真结果表明，所设计的系统控制策略是有效的，同时也表明通过主动改变减振器阻尼力可以实现陆地车辆的性能控制。     

高速履带车辆悬挂系统动力学仿真

研究了高速履带车辆在不平路面(包括各种障碍)行驶时悬挂系统的动力学响应问题,采用多刚体动力学理论建立了高速履带车辆悬挂系统与地面作用的动力学模型,模型中特别考虑了履带对履带车辆动力学响应的影响。基于Matlab/SimuLink环境对所建模型进行了计算机仿真,并对车辆悬挂系统的动态响应进行了动画输出。仿真实例分析说明本文所建模型和建模采用的方法对高速履带车辆的悬挂系统的设计和动力学分析具有积极的作用。     

摩托车半主动悬架分层预测控制及仿真

行驶平稳性和乘坐舒适性是衡量车辆悬架性能优劣的重要指标，而基于磁流变技术的半主动预测控制与其它控制方法的结合则是改善悬架性能的一种先进控制方法。为提高控制效果，提出了一种悬架振动分层建模预测控制的新思路，即将前后轮系均看作是相互独立的底层二自由度系统，推导出协调底层关系的上层关联动力学方程，结合轴距预测和LQR优化控制方法，以前轮检测到的路面激励作为后轮下一步输入的激励，然后以簧载质量质心处的垂直加速度和俯仰加速度为上层控制目标进行协调，继而得到所需的半主动控制力。通过对一个四自由度摩托车模型的仿真计算表明，该方法在线计算量少，前后轮系易于采用不同的控制策略以提高控制效果。该方法对于多轮系车辆的振动控制提供了一个崭新的思路。     

汽车半主动悬架整车协调控制策略

为了实现对汽车垂向、俯仰和侧倾方向振动的协同控制,提出一种半主动悬架整车协调控制策略。该策略中模糊PID控制器根据车身垂向、俯仰和侧倾方向的振动状态预估出相应的3个期望调整力;通过设计的带有前后轴调控参数的力协调器和转向控制策略,将期望调整力协调到4个磁流变阻尼器并输出可调阻尼力,实现对汽车3个方向振动的协调控制。连续不平路况和离散冲击路况下的试验结果表明,整车的平顺性和操纵稳定性都得到了提高,同时有益于汽车的中性转向。