主动悬架LQG控制与模糊PID控制的比较研究

为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器:LQG控制器和模糊PID控制器。LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。     

基于ADAMS机械模型的车辆主动悬架控制策略与仿真

利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,在机械模型的基础上生成车辆主动悬架系统的动力学方程,该方法解决了主动悬架数学模型建立的难题.使机械设计和控制设计共享同一虚拟车辆主动悬架模型,机械系统设计和控制系统设计协调一致.采用自适应模糊PID控制策略对悬架控制,实现了PID控制过程中参数的在线自整定,从而使系统的控制性能更加完善.利用ADAMS的Controls模块实现了ADAMS与MATLAB的联合仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制策略是合理的、可行的,与被动悬架控制相比有效地降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎的相对动载荷,提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

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。     

考虑汽车悬架动挠度的模糊PID控制

为了提高某型汽车的性能,针对其单筒式油气弹簧建立了数学模型,分析了刚度、阻尼及摩擦力对其悬架动力学的影响.以车辆悬架动挠度为控制输入,建立模糊PID控制模型,应用Matlab/Simulink仿真编程,制定模糊控制规则,设计了半主动悬架模糊PID控制器,并针对瞬态激励输入进行仿真.仿真结果表明:模糊PID控制策略在半主动悬架控制的应用,改善了车辆平顺性,使响应快速稳定同时振荡减小.      

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。     

车辆主动悬架的模糊PID控制器仿真分析

通过建立某型汽车主动悬架系统的动力学方程和路面输入模型,融合PID控制和模糊控制的优点,设计了主动悬架模糊PID控制策略.在Matlab/Simulink环境中对此控制器进行的仿真结果证明,相对传统的被动悬架,本方法在降低乘员座椅垂直加速度、改善行驶平顺性和乘坐舒适性方面效果良好.     

空气悬架系统控制策略仿真研究

针对空气悬架系统,分别建立了基于模糊控制和PID控制的仿真模型.通过仿真,对比了两种不同控制策略空气悬架的簧载质量振动加速度、车轮动载荷以及悬架的动行程的动态变化.结果表明,模糊控制的空气悬架在车辆的操纵性、平顺性和安全性等基本性能的控制上优于PID控制的空气悬架.本文的研究结果可以为空气悬架的实验研究以及产品开发提供一定的理论参考.     

基于功率键合图对多轴车辆油气悬架系统模糊控制的研究

针对多轴车辆主动油气悬架研究中的不足,本文基于功率键合图法与模糊PID控制算法对多轴车辆主动油气悬架系统进行了的研究分析。依据多轴车辆行驶路况的相关特性,建立了整车主动悬架结构模型,同时,建立了基于功率键合图理论的多轴车辆油气悬架系统的数学模型,并推导出了状态方程;在此基础上利用模糊PID控制理论设计了一种主动油气悬架控制器,实现了油气悬架系统的主动控制;最后利用MATLAB/Simulink编写仿真程序对其仿真分析,并与被动悬架的仿真结果作了对比,结果振动垂心加速度相比被动悬架改善了接近62%,俯仰角加速度的改善大约为60%;模拟仿真结果表明:该系统具有良好的控制效果,多轴车辆的平顺性和舒适性得到了明显的改善。本文结论可为实际生产应用奠定一定的理论基础。     

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，     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

混合域车联网络下货运车队主动悬架控制研究

以卡车主动悬架为研究对象,利用车队运输的重复性特征,将车联网络引入到主动悬架控制中。首先,以局域-广域两种信息交互手段为基础,提出一种货运车队两两编组结对作业的新方案,在此基础上建立了通讯协议格式。其次,针对结对卡车建立半车主动悬架模型,前车采用传统的PID控制算法,经云端存储、运算、筛选后,传给与之结对的后车,后车则采用模糊PID算法进行主动悬架控制。仿真分析结果表明,基于车联网络下的模糊PID控制算法,具有更优的性能,悬架动行程略有降低的前提下,车身加速度和轮胎动位移分别提高46.33%和33.8%。最后,计算整个车队的组间信息交互效率,证明这种以车队整体来进行悬架性能寻优的新方法,迭代效率更高、工程实用性更好。      

座椅悬架和汽车悬架的集成变增益LQR控制

利用模糊控制理论和最优控制理论,提出了一种基于模糊控制的车辆主动悬架和座椅主动悬架的集成变增益LQR控制方法.在建立“车-椅”三自由度动力学模型的基础上,以底盘垂向加速度和座椅垂向加速度为控制目标,以车轮动态位移、车辆悬架动行程范围小于规定值为约束条件,设计出了车辆悬架和座椅悬架变增益LQR控制器,并用Matlab/Simulink进行了仿真实验分析与比较,得出该控制方法对座椅悬架和车辆悬架有较好的控制效果,验证了集成变增益LQR控制方法的有效性和可行性,为未来悬架系统控制的研究提供了参考.     

基于联合仿真技术车辆有限带宽主动悬架控制系统

叙述了基于联合仿真技术某工程车辆有限带宽主动悬架控制器的设计过程.首先在ADAMS/View软件环境下建立了该工程车辆虚拟样机,并利用实车道路试验数据对其进行了验证;设计了基于联合PID和模糊控制策略的有限带宽主动悬架控制器,并用Matlab/Simulink的S-Function函数模块编制了控制算法以及定义了与ADAMS/View环境下车辆模型数据交换的接口.然后基于ADAMS/View和Matlab/Simulink对设计的控制器进行联合仿真,标定控制器参数直至达到满意控制效果.最后与被动悬架系统进行了对比,结果表明,本文设计的有限带宽主动悬架控制器改善了车辆的行驶平顺性和操纵稳定性,从而提高了车辆的最大行驶速度.     

基于最优控制的主动悬架控制器设计

通过建立1／4车辆模型动力学方程,应用最优控制理论进行车辆主动悬架LQG与PID控制器的设计,并在Matlab／Simulink环境中建立系统模型并进行仿真．将主动悬架与被动悬架的车身加速度、悬架动行程、轮胎动载荷3项指标进行了对比分析．仿真结果表明,具有LQG与PID控制器的主动悬架对车辆的振动舒适性的改善有良好的效果．     

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。