基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.      

基于整车的半主动油气悬架滑模控制研究

以提高平顺性为目的,针对油气悬架整车设计了以天棚阻尼为参考模型的滑模控制系统,对4个悬架的阻尼力分别进行控制,建立了非线性半主动油气悬架的七自由度整车模型,使被控车辆振动响应能够跟随参考模型.在Matlab环境中对滑模控制系统的性能进行了验证,仿真车辆以54km/h的速度行驶于D级路面,与被动油气悬架相比,模型参考滑模控制系统能够有效衰减簧载质量的垂向振动、俯仰振动和侧倾振动.结果表明,基于油气悬架整车的模型参考滑模控制系统对路面激励和车辆参数变化具有较强的鲁棒性,适合应用于非线性油气悬架阻尼控制.     

基于滑模控制的空气悬架车高控制系统研究

以提高空气悬架车高控制精度为目的,充分考虑空气悬架系统充放气过程的非线性特性,建立了气体管路流量特性方程,并结合变质量气体热力学定律,建立电磁阀开启和关闭时的空气弹簧充放气压力梯度方程,实现空气弹簧充放气过程的非线性特性数学描述,并进一步完成空气悬架车高升降的1/4车模型. 针对充放气过程的非线性特性,基于微分几何理论,将车高升降模型通过状态反馈进行全局线性化,在线性域中设计滑模控制器,进而经过线性逆变换,得到原坐标系中的非线性车高控制算法. 仿真试验表明,基于状态反馈线性化方法设计的滑模控制器,能够有效克服充放气过程的非线性特性,消除过充过放现象,显著提高车高控制品质和精度.      

半主动油气悬架的神经网络模型参考控制

以提高平顺性为目的,针对油气悬架系统刚度及阻尼非线性的特点,提出了以天棚阻尼为参考模型的神经网络控制方法.建立了二自由度的非线性油气悬架模型,分析了控制系统结构以及神经网络辨识器和控制器的设计与实现.以D级路面作为随机路面输入,分别在满载和空载下,对控制器的性能进行仿真研究.仿真结果表明,神经网络模型参考控制能够有效地衰减车身振动,提高行驶平顺性;并对控制对象的参数变化有良好的适应性.