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列车横向振动是影响横向平稳性的主要原因,通过调整列车半主动悬挂系统的阻尼可以抑制横向振动,但是如何调整系统的阻尼一直是难点问题。针对17个自由度的半主动悬挂系统,在simlink仿真软件中建立了其模型及模糊控制仿真图。该模型以横向半主动悬挂加速度最小为控制目标,设计了鲁棒性强的模糊控制器来实时调整系统阻尼,从而减少横向振动,提高列车运行的横向平稳性。以美国六级轨道谱为输入进行数学仿真,仿真结果表明:基于模糊控制的列车加速度均方根值明显降低,半主动悬挂模糊控制效果明显好于被动悬挂系统,有效地减少了列车的横向振动。 相似文献
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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。 相似文献
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陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制 总被引:4,自引:2,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了分析在二自由度车辆模型设计的磁流变减振器的控制器直接构成整车控制系统的可能性,设计了整车控制系统的两前、两后和四通道三种控制方式并建立了相应的仿真模型和确定了系统参数。研究表明,在二自由度车辆模型环境下设计的磁流变减振器的控制器可直接组合成整车控制系统,其中四通道控制方式比两通道控制方式的效果好15%左右。基于磁流变减振器的整车控制系统与基于液体减振器的整车振动系统相比,系统性能可以提高20%左右。 相似文献
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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。 相似文献
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车辆半主动悬架系统模糊神经网络控制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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结合智能控制与现代控制理论,在结构控制领域,提出了直接从已有主动控制算法的成功数据样本中提取模糊控制规则的思想和方法。以顶层设置AMD控制装置的五层钢框架模型结构为例,阐述了提取模糊控制规则的步骤,仿真结果证实了所设计的二输入单输出模糊控制器的有效性和鲁棒性。通过76层Benchmark风振模型的模糊控制仿真分析,进一步验证了这种充分利用主动控制算法获取模糊规则思想的有效性。研究成果使结构振动模糊控制器的设计具有一定的依据,为AMD模糊控制走向工程应用奠定了理论基础。 相似文献