基于遗传算法的主动油气悬架分层控制

根据主动油气悬架系统执行机构的动态特性,采用分层控制策略设计了有限带宽主动油气悬架系统上、下层控制器.基于遗传算法(GA)对模糊PID上层控制器的参数进行了优化设计,通过在线评价车辆动力学指标,决定是否启动GA在初期最优可行域附近优化当前上层控制器参数,以保证车辆在行驶路况或自身参数变化等情况下仍获得较好的控制效果.将搭建的主动油气悬架系统控制模块施加于整车多体系统动力学模型进行联合仿真计算,结果表明,所设计的主动油气悬架系统可显著改善车辆行驶平顺性,并且具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

汽车主动悬架与防抱制动系统分层集成控制研究

在考虑汽车主动悬架系统(ASS)与防抱制动系统(ABS)之间相互影响的情况下,基于汽车7自由度整车模型,设计了一个分层集成控制系统.底层包括2个子系统的控制器:主动悬架控制子系统采用最优预见控制策略,防抱制动控制子系统采用逻辑门限值控制策略;上层控制器对2个子系统控制器进行协调控制,以改善汽车在制动情况下的整体性能.仿真实验结果表明,在分层集成控制情况下,汽车主动悬架性能和制动性能均有所改善,为解决因2个子系统间相互影响而使汽车性能变坏的问题提供了一种方法.     

基于多目标粒子群算法的主动座椅悬架滑模控制器设计

为提高汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,对车辆主动座椅悬架提出一种基于多目标粒子群算法的滑模控制器设计方法。首先,在建立三自由度1/4车辆主动座椅悬架系统模型的基础上设计了满足李雅普诺夫稳定性理论的滑模控制器;其次,基于滑模控制到达条件和滑模面的稳定条件结合Hurwitz稳定判据选择合适的滑模面参数;然后,以汽车悬架动挠度、轮胎动载荷和控制器控制力输出为约束,形成以座椅质心垂直加速度、座椅悬架动行程以及轮胎动位移为控制目标的多目标优化问题,对滑模控制器参数进行优化设计;最后,在MATLAB环境下基于多目标粒子群算法进行求解,并进行数值仿真模拟。仿真结果显示,经过多目标参数优化后各目标值明显减小,表明基于多目标粒子群算法的滑模控制器参数优化显著地改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,为汽车主动座椅悬架系统的研究提供了理论依据。     

重型车辆主动悬架的滑模控制器设计及优化

为提高重型车辆的乘坐舒适性、操纵稳定性以及货物完整性,以四自由度1/2重型车辆主动悬架系统模型为对象,分析并实现悬架系统的模型解耦,结合Lyapunov稳定性理论和滑模控制方法对重型车辆主动悬架进行控制器设计及稳定性验证。以前后悬架动行程、控制器控制力输出要求为约束,以车身质心垂直加速度、前后悬架轮胎动位移以及俯仰角加速度为控制目标,对滑模控制器参数进行优化设计。结果表明,采用优化后的主动悬架能使重型车辆各项性能都有明显提高和改善。     

基于多目标遗传算法的主动悬架滑模控制器设计

为提高车辆的乘坐舒适性和行驶稳定性,针对主动悬架的车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷性能冲突,以及考虑参数不确定与外界干扰带来的鲁棒性问题,本文拟采用滑模控制方法对汽车非线性主动悬架进行主动减振控制研究,并结合多目标遗传算法对滑模控制器进行多目标参数优化.首先,根据1/4车辆主动悬架系统模型利用Lyapunov稳定性理论进行滑模控制器设计;其次,基于滑模控制到达条件和滑模面的稳定条件,结合Hurwitz稳定判据选择合适的滑模面参数;然后,为改进滑模控制方法中按经验选取参数时的不足,采用多目标遗传算法对滑模控制器参数进行多目标优化;最后,进行数值仿真模拟.仿真结果表明,采用多目标遗传算法对滑模控制器进行参数优化后显著地改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,对汽车非线性主动悬架的减振控制起到了一定的推动作用.     

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。     

车辆悬架和座椅悬架的鲁棒H_∞集成控制策略

在建立"车-椅-人"车辆集成控制模型的基础上,提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)优化技术的主动座椅悬架和车辆主动悬架的鲁棒H∞集成控制策略.以人体垂直加速度响应功率谱密度为控制输出目标,以满足车辆悬架动行程范围、车轮动静载荷比响应和所需的集成控制力要求为约束条件,设计出了座椅悬架和车辆悬架集成状态反馈控制器.通过仿真软件MATLAB进行了集成控制系统的仿真分析与比较,证明了该方法的可行性和有效性,为车辆主动悬架系统的研究提供了理论依据.     

车辆悬架LQR控制器权值优化方法

线性二次型最优控制(LQR)算法是汽车主动悬架控制策略的一种重要方法,其控制性能取决于悬架系统变量的加权系数。权值系数的选取成为LQR控制器设计的难点。针对权值系数没有固定解析方法而无法保证悬架系统达到最优控制性能的问题。提出一种基于遗传算法的权值系数优化方法,以1/4主动悬架的车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移性能指标作为目标函数对LQR控制器的权值系数矩阵进行优化设计。仿真结果表明,与被动悬架控制相比,方法不仅能提高LQR控制器设计效率,而且可以有效提高车辆行驶的平顺性。     

车辆主动悬架舒适性的自抗扰控制

针对现有车辆主动悬架控制方法受模型精度影响较大的不足,提出汽车半车模型主动悬架的自抗扰控制方法,设计了主动悬架的自抗扰控制器。为验证自抗扰控制器的有效性,进行了随机路面输入试验,对比分析了自抗扰控制主动悬架、被动悬架以及LQG控制主动悬架的性能。相对于主动悬架常用控制方法,自抗扰控制器设计不需精确数学模型,干扰的抑制也不需扰动模型,控制方法简单。仿真试验结果表明,在所设计的控制器作用下,质心垂向加速度和前、后悬架动挠度均方根值分别下降39.2%,12.7%和14.9%;自抗扰控制器实现对主动悬架的控制,改善了车辆乘坐舒适性,且性能优于LQG控制。     

9自由度主动悬架平顺性研究

基于汽车系统动力学理论,利用拉格朗日定理,推导设备-车-路耦合的9自由度主动悬架动力学方程,采用滤波白噪音作为左右车轮随机路面不平度激励,根据最优控制原理设计LQR控制器,建立主动悬架控制仿真模型.采用自适应粒子群算法优化加权系数Q,将主动悬架的设备加速度等性能参数均方根值与被动悬架进行对比分析.仿真结果表明:采用自适应粒子群算法优化LQR控制方法,能够显著改善车辆平顺性,保护车载设备可靠性.      

馈能悬架的多模式智能控制策略

针对主动悬架耗能而限制其在电动汽车中的应用问题,采用永磁(PM)直线电机作为主动悬架系统的执行机构,建立了整车动力学模型,研究了车辆动力学性能与能量回收能力之间的关系。基于最优控制理论设计了主动悬架LQG控制器,采用层次分析法(AHP)和粒子群优化(PSO)方法优化了控制器设计参数,提高了车辆动力学性能和能量回收能力。为了实现模式切换,提出了一种新的多模式切换控制策略。在控制策略中引入舒适性因素,该因素可由驾驶员调节或根据车辆行驶状态进行选择,从而实现了不同模式下的策略切换。仿真结果表明,所提出的多模式切换控制策略显著优于传统主动悬架控制模式,从而全面提升了整车动力学性能和能量再生能力,为悬架馈能控制策略提供指导。     

整车主动悬架平顺性时域仿真与优化

为消除剧烈振动给车辆行驶平顺性与稳定性带来的不良影响,利用拉格朗日法建立路面-车耦合的17自由度动力学方程;通过线性滤波白噪声法,建立路面不平度激励的时域模型;根据现代控制理论建立悬架系统多输入多输出的状态方程.利用线性二次型高斯控制理论设计主动悬架控制器,通过粒子群算法（PSO）对控制器的加权参数进行优化.仿真结果表明:车辆平顺性在主动悬架系统的控制下得到了较大的提升,同时车辆的操纵稳定性、结构稳定性均有所改进,车辆的综合性能有了全面的提高.      

采用逆系统设计和二次型最优控制提高变风量箱的性能

采用逆系统设计方法对变风量空调箱的控制系统,包括控制系统的内环(风量控制回路)和外环(房间温度控制回路),进行逆系统设计.消除了在设计时将非线性系统做近似线性化处理所带来的设计缺陷;同时采用二次型最优控制技术对变风量空调箱的控制器进行优化设计,使控制器的参数达到最优值.逆系统设计方法与二次型最优控制技术相结合能有效地改进和提高变风量箱的控制品质和性能.     

大型风电机组关键承载部件主动阻尼降载优化控制

为降低大型风电机组关键承载部件的载荷和疲劳损伤,通过施加主动阻尼控制来进行降载,从而延长机组关键承载部件寿命。首先从理论上分析主动阻尼控制的基本原理与其关键控制参数,并应用FAST与MATLAB的联合仿真平台分别对叶片、塔架、传动链施加主动阻尼控制进行仿真,根据仿真结果分析了5 MW风电机组关键承载部件主动阻尼控制的有效性。然后设计在现有变桨功率控制环上加入主动阻尼控制环的独立变桨控制策略,同时建立一种适用于载荷控制效果评估的疲劳损伤计算方法,利用遗传算法以风机关键承载部件疲劳经济损失最小为目标进行各主动阻尼控制器与独立变桨控制器参数的联合优化。最后对算例机组进行了独立变桨载荷控制仿真,仿真结果表明,所设计的独立主动阻尼控制策略与参数优化方法在不影响功率控制的同时能够降低关键部位的疲劳载荷,并且能够取得最优化控制效果。     

汽车主动悬架系统的前馈反馈最优控制及其仿真

研究汽车主动悬架系统的线性二次型前馈反馈最优控制问题.基于两自由度1/4汽车悬架主动控制模型,通过引入外部扰动补偿向量,给出了系统的有限时域前馈反馈最优控制器的设计方法.该控制器由状态反馈项和前馈补偿项构成,其中前馈项用于补偿路面扰动对系统的影响.控制器的反馈和前馈增益可通过求解矩阵微分方程得到.仿真算例说明了该方法的有效性.     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器（proportional-integral-derivative,PID）参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性。设计粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化PID控制器中的参数。结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子群优化PID控制的汽车主动悬架的性能指标有了明显的提升。最终得出结论,经过粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）优化后PID控制提升了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,同时解决了PID控制器参数整定的问题。     

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。