基于路面识别的车辆半主动悬架控制

以实现悬架自适应半主动控制为目的,基于多目标优化算法及路面识别,针对车辆平顺性与操纵稳定性进行研究.首先建立1/4车辆等效天棚控制模型,并根据系统动力学关系推导车辆簧载质量加速度及轮胎动载荷的解析解表达式,然后利用基于遗传算法的多目标优化算法求取Pareto最优解集.依据路面识别得到的路面等级分配控制权重,以获得不同路面对应的控制增益.仿真结果显示,基于路面识别的半主动悬架自适应控制系统能够通过调节权重获得不同路面行驶条件下平顺性与操纵稳定性之间的平衡.     

基于位置和力反馈控制的电动静液式主动悬架的仿真

 通过建立2自由度1/4车辆主动悬架模型和电动静液作动器模型,综合机器人柔顺性控制中阻抗控制的优点,分析其在液压式主动悬架的适用性,将位置反馈和力反馈控制应用于液压式主动悬架系统。设计了采用模糊控制的位置反馈控制器和力反馈线性控制器,并以阻抗控制跟踪车轮动载荷得到簧载质量位移修正量。利用Matlab/Simulink搭建B级路面和0.1 m凸起路面激励下的悬架系统模型。仿真结果表明,相对于被动悬架,其车身垂直加速度、悬架动挠度及车轮动载荷的均方根值均有所下降,该控制策略能较好地提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。     

基于路面识别的非线性悬架系统自适应控制

针对非线性悬架系统,基于多目标布谷优化和路面识别算法,研究不同路面等级下悬架非线性系统特性,实现根据路面等级调整控制参数的目的.首先建立四分之一车辆模型,选取电流为优化变量,簧载质量加速度和轮胎动行程为优化目标;然后利用布谷优化算法求取不同路面下悬架最优参数,并利用路面识别方法得到当前路面等级,结合悬架性能需求实现悬架在不同路面下自适应调节.仿真结果表明:1)控制算法可根据不同路面情况自适应调整悬架参数,提高系统性能;2)相比于传统粒子群优化方法(PSO),基于布谷优化算法得到的控制电流能提供更为理想的悬架系统性能.     

基于模糊阻抗控制的车辆液压主动悬架研究

为更好地权衡车辆的操纵稳定性和行驶平顺性,建立了一种模糊阻抗液压主动悬架的控制策略。通过建立的1/4车辆主动悬架模型和液压作动器模型,设计了带有位置闭环、力闭环的阻抗控制器,阻抗控制跟踪车轮动载荷,位置闭环采用模糊控制以跟踪由阻抗控制确定的车身期望垂直位置,力闭环采用比例积分(PI)控制以追踪控制器的期望力,同时分析了阻抗参数与车辆行驶平顺性和操纵稳定性之间的关系。利用Matlab20116/Simulink搭建了带有0.1 m高凸起的B级路面输入及液压主动悬架系统模型,仿真结果表明,相对于被动悬架,液压主动悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度及车轮动位移分别下降了39.97%,49.46%和23.63%,该控制策略能有效提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。     

高速重载车辆主动油气悬架系统平顺性控制发展综述

主动油气悬架具有车身姿态和高度实时控制、阻尼、刚度参数实时调节,路面情况适应性好等特点,能使车辆在不同的运动状态或路面情况下始终保持良好的平顺性和操纵性能。随着计算机控制技术和电控技术的快速发展,以及人们对于乘车舒适性的要求愈来愈高,主动油气悬架在车辆上的应用需求日益增加,尤其是针对一些行驶路况较差、载重量大的高速重载底盘工程车辆,传统的被动油气悬架也难以满足其平顺性要求,采用主动油气悬架系统对车辆行驶的平顺性进行升级成为当前研究的热点。本文对车辆的主动油气悬架系统的原理及特点进行分析,以及对国内外高速重载车辆的主动油气悬架系统平顺性控制研究与应用现状进行总结和回顾,详细阐述了油气悬架进行主动控制常用的控制策略,最后对高速重载车辆的主动油气悬架系统技术的未来发展做出了展望。     

馈能型悬架潜力研究及其敏感性分析

从路面不平度统计特性的理论出发,结合悬架运动传递方程,推导了悬架的能量耗散功率,得出路面等级、车辆行驶速度与悬架能量耗散呈线性关系.并通过数值分析,得出一定条件下车辆悬架能量耗散功率与路面等级的数值关系.提出了仅与悬架运动参数相关的悬架能量耗散因子,并对悬架能量耗散因子进行了敏感性分析,得出在选定的参数范围内,车轮刚度与悬架能量耗散因子成线性关系且近似相等,非簧载质量对悬架能量耗散因子的影响非常小可忽略,而簧载质量、阻尼系数与悬架刚度对悬架能量耗散因子没有影响,最后总结出悬架能量耗散功率的理论模型.     

自适应模糊控制车辆悬架系统试验

根据车辆操纵稳定性及行驶平顺性的评价标准，以车辆系统的簧上质量加速度、车轮动栽荷和悬架动挠度为主要评价指标，针对路面-车辆系统特点，提出一种以解析方法确定模糊控制规则的算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，提高模糊控制算法对路面一车辆系统的适应性，在以路面信号作为激励源的仿真过程中，与自适应控制悬架系统相比较，簧上质量加速度峰值减至1／20．对简化车辆模型，在2DOF系统试验台架上进行了试验验证，对比结果进一步证明自适应模糊控制方法更适合车辆悬架系统的振动控制，     

基于新型减振支柱的半主动悬架特性研究

为了解决传统半主动悬架减振器有限的阻尼调节范围很难满足所有控制策略要求的问题,提出了刚度和阻尼偶联可调的一体式悬架减振支柱结构。介绍了该减振支柱的结构组成、阻尼和刚度的调节原理与耦合关系,分析了新型减振支柱的非线性刚度和阻尼特性。建立了采用新型减振支柱的二自由度半主动悬架系统模型,运用MATLAB/SIMULINK对半主动悬架模型进行仿真计算。根据仿真结果得到了路面条件、车速、悬架阻尼和空气弹簧初始气压对半主动悬架性能的影响规律。仿真结果显示:在三种典型路面和车速工况下,当减振器的阻尼状态为"高"、空气弹簧的初始气压为0.4 MPa时,半主动悬架的车身加速度、轮胎动载荷和悬架动行程分别比原车被动悬架至少降低6%、10%和18%。表明采用新型减振支柱的半主动悬架可以根据车辆行驶工况,对减振支柱的刚度特性和阻尼特性进行匹配,实现降低车身加速度、轮胎动载荷和悬架动行程的目标,从而改善车辆行驶平顺性、行驶安全性以及机动性。     

基于电液比例阀减振器半主动悬架系统的研究

为提高汽车的平顺性和操纵稳定性,设计了以电液比例阀半主动减振器为控制对象,采用自适应神经网络控制方法的半主动悬架系统。在对电液比例阀减振器阻尼力变化规律进行分析的基础上,建立了基于电液比例阀减振器的半主动悬架模型,采用神经网络自适应控制方法对模型进行了研究。路面输入采用积分白噪声模拟B级路面谱,以簧载质量垂向加速度、悬架动行程以及轮胎动载荷作为评价指标。利用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,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。     

基于遗传算法的车辆4自由度主动悬架最优控制研究

文章首先建立车辆4自由度主动悬架系统模型,然后针对悬架系统的控制问题,基于结合遗传算法和最优控制理论,提出悬架系统的最优控制策略。该控制方法利用遗传算法对LQR控制器的加权矩阵Q和R参数进行自适应调整优化,不仅可以避免传统的主动悬架LQR最优控制器设计中存在人为主观因素的问题,还能实现悬架系统的自适应最优控制。仿真实验结果表明,在不同车速和路面等级的行驶工况条件下,相比于传统的LQR控制方法,基于遗传算法优化的LQR控制能提高主动悬架系统的控制性能,使车辆获得更优的乘坐舒适性和操纵稳定性,研究结果为探寻有效的主动悬架控制策略、改善车辆的行驶性能提供了有用的控制方法参考。