主动悬架单神经元模糊PID控制策略与仿真

在ADAMS/view下建立了1/4车辆主动悬架机械模型,在此基础上生成了车辆主动悬架系统的动力学方程.提出了将单神经元自适应模糊PID控制策略用于对主动悬架的控制,完成了参数的在线自整定,使系统具有较好的自适应和鲁棒性能.利用ADAMS与MATLAB联合仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是可行的,与被动悬架和广泛应用的LQG控制相比有效地降低了车身加速度,提高了悬架的平顺性.     

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。     

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。     

基于模块化的半主动悬架模糊控制及仿真分析

通过3自由度车辆半主动悬架系统模型的建立,应用模糊控制理论并结合模块化思想,进行了模块化半主动悬架模糊控制器的设计,并在MatLab/Simulink环境中对其进行了仿真,把它与被动悬架和用LQG控制器控制的半主动悬架作了比较.仿真结果表明,相对于其它两种悬架,具有模块化模糊控制器作用的半主动悬架在降低人体的加速度,改善车辆的乘坐舒适性和平顺性上有显著的效果.     

基于LQG/LTR的重型半挂车主动侧倾控制仿真分析

针对重型半挂车的侧倾稳定性问题,建立了八自由度的车辆模型,并以LQR主动侧倾控制方法为基础,提出了一种基于回路传输恢复技术(Loop Transfer Recovery:LTR)的LQG主动侧倾控制算法。设计各个车速下LQG/LTR局部状态反馈控制器,并进行了阶跃转向工况下车辆的仿真。仿真结果表明:LQG/LTR主动侧倾控制算法有效提高了重型半挂车的侧倾稳定性。     

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。     

基于MATLAB仿真的车辆转向稳定性控制策略

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术.以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制.通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真.结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法.     

车辆半主动悬架的模糊控制

建立了履带式车辆1/2车半主动悬架控制的状态方程模型。提出一种了半主动悬架模糊控制规则的产生方法。设计了1/2车半主动悬架的模糊控制系统。仿真分析表明,所提出的模糊控制规则无论对随机路面输入还是确定性路面输入都具有良好的适应性。     

基于LQG/LTR方法的结构振动AMD控制Benchmark模型仿真分析

LQG/LTR方法是基于回路传输恢复技术的LQG方法的简称,该方法是为了克服一般的LQG方法稳定裕量低发展而来,该控制方法的优越性已在土木工程结构振动控制领域得到了初步体现,文中主要是结合AMD控制Benchmark模型,对该控制方法在传感器正常工作时和几种失效情况下的控制效果进行仿真分析,仿真结果表明该控制方法具有很好的控制效果并同时兼具较好的稳定性和鲁棒性。     

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.     

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。     

半主动空气弹簧悬挂系统控制策略及仿真分析

随着铁路不断提速，对车辆运行品质的要求也越来越高。半主动控制技术在机车车辆上的应用为进一步提高机车车辆动力学性能进而提高其运行品质开辟了新的途径。包括空气弹簧的二自由度悬挂系统的控制策略进行分析，结合控制策略提出了一套以调节空气弹簧节流孔直径从而改变悬挂系统阻尼为目的的半主动控制方案，运用计算机软件SIMULINK对半主动控制空气弹簧悬挂系统进行了仿真。研究结果表明，运用半主动控制技术可以得到更好的空气弹簧悬挂参数，提高整个悬挂系统的减振性能以改善车辆运行平稳性。     

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.     

四自由度汽车磁流变半主动悬架最优控制研究

应用汽车行驶动力学理论,以1/2汽车悬架模型为研究对象,建立四自由度汽车磁流变半主动悬架动力学方程和空间状态方程,设计了半主动悬架线性二次型最优控制器及控制算法,提出了汽车振动速度分段式磁流变半主动悬架最优控制策略。在SIMULINK软件中建立悬架仿真模型,仿真分析磁流变半主动悬架最优控制效果,仿真结果表明,汽车磁流变半主动悬架应用最优控制算法和分段控制策略可以降低车身垂向振动加速度和车身俯仰角加速度,提高了悬架平顺性。     

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。     

基于多体理论的履带车辆半主动悬挂仿真研究

在多轮车辆悬挂系统线性振动模型基础上，证明了悬挂最优阻尼比的存在。提出了统计意义上的最优阻尼控制策略，此即为履带车辆悬挂半主动控制的理论基础。通过基于多体动力学理论的虚拟样机方法对某型履带车辆整车悬挂系统进行了仿真研究，结合“机械系统＋控制系统”联合仿真技术。对比了该车分别采用被动悬挂和半主动悬挂时的动力学特性，得出了该履带车辆采用半主动悬挂可显著降低车辆振动加速度，提高车辆乘坐舒适性的结论。     

车辆半主动悬架的模糊控制策略设计与仿真研究

模糊控制和常规控制算法相比具有建模简单,控制精度高、非线性适应性强等优点,在车辆智能悬架系统得到了较广的应用。文章以簧载质量垂向速度、簧载质量俯仰角速度及其变化率作为模糊控制器输入,使用双模糊控制器实现车辆半主动悬架的控制,达到改善车辆垂直和俯仰振动的综合减振目的。同时,以某型车辆半车悬架模型为对象进行了仿真分析。仿真结果表明:采用所提出的模糊控制策略不仅能较好地改善车辆乘坐舒适性,还能显著降低悬架击穿可能。     

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。