具有径向基网络加速度反馈的磁浮列车悬浮系统滑模控制

为了保证磁浮列车的悬浮稳定性，研究了悬浮系统的主动控制问题。首先，基于磁浮列车单电磁铁最小悬浮单元建立了对应的电流控制数学模型，并结合仿真说明了比例?积分?微分（PID）控制算法对非线性负载等时变干扰非常敏感的问题；然后，提出了一种采用分岔理论稳定性证明的滑模控制方法，并结合径向基函数（RBF）神经网络的参数自调整功能构建了具有振动抑制的悬浮控制模块，有效地抑制了电磁铁振动；最后，通过构造Simulink控制模型并搭建单电磁铁悬浮试验平台进行仿真和试验。结果表明：电磁铁振动对悬浮性能的影响尤为明显，所提出控制算法能够在复杂扰动存在的情况下对电磁铁振动进行有效抑制，并提高悬浮系统的动态性能。     

基于人工智能负载估计系统的磁浮列车垂向振动 主动控制

提出了基于人工智能负载估计系统的磁浮列车悬浮系统主动控制方法。给出单点悬浮数学模型,并基于劳斯-赫尔维兹判据证明该模型开环不稳定;考虑负载特征和实时悬浮变化,利用多层人工神经网络对悬浮系统控制量的输出进行主动控制;采用非支配排序遗传算法(NSGA)对系统参数进行优化。结果表明:所提出的控制方法具有较好的鲁棒性,在较大负载扰动时仍然能够保持相对较小的误差。     

磁浮列车悬浮系统的反步控制方法及实验研究

电磁铁的悬浮控制技术是磁浮列车最关键的核心技术之一.但是悬浮系统受到本质非线性和开环不稳定的影响,其控制器的设计一直存在难点和挑战.针对磁浮列车系统的稳定悬浮控制问题,设计了基于反步(Backstepping)法的非线性控制器.首先建立单点悬浮系统的非线性动力学模型,然后利用反步法将系统分成2个子系统并分别对每个子系统提出Lyapunov候选函数.在第一个子系统中设计虚拟控制量,并代入二级子系统的Lyapunov函数中获取出整个系统的控制器,接着利用Lyapunov理论验证系统的稳定性.同时,通过仿真证明:所提出的控制方法不仅具有更好的动态和稳态表现,而且能很好的抑制干扰对悬浮系统的影响.最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性,在磁浮列车的悬浮系统方面具有良好应用前景.     

基于神经网络逼近的磁浮列车动态悬浮控制

为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近算法使悬浮间隙能够在有界范围内达到最优。首先,以悬浮负载为受控对象建立系统垂向动力学方程和电压控制方程,以此构造能够表征系统非线性的状态空间方程。其次,确定径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络基本结构,根据悬浮间隙误差约束条件和控制电流构造输入输出,并以此设计控制律保证所输出悬浮间隙能够在多种扰动的综合作用下持续稳定;再次,基于Lyapunov稳定性第二判据证明系统闭环稳定,能够在误差整定过程中使得间隙误差收敛于无穷小。最后,通过与目前应用较为广泛的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制算法进行仿真对比,在非线性负载力和不平顺扰动下分析验证所提出控制算法的有效性。结果表明:所提控制算法比PID控制算法具有更好的鲁棒性。     

高速磁浮列车悬浮间隙仿真预测

基于长短时记忆（LSTM）神经网络提出了一种可用于高速磁浮列车的电磁铁悬浮间隙预测方法。考虑高速磁浮列车运行过程中受到的气动荷载，建立了列车仿真模型并计算列车的动态响应；通过PyCharm建立LSTM神经网络，并以高速磁浮列车仿真模型计算结果为样本集，构建了高速磁浮列车电磁铁悬浮间隙预测模型。最后，通过对预测模型计算结果和评价指标进行评判，验证了所提出的电磁铁间隙预测算法的准确性。     

磁浮列车的模糊滑模控制器

为了增强悬浮系统的抗干扰能力和承载能力,针对磁浮列车悬浮系统中存在的非线性问题,采用TMS320C2812 DSP,设计了模糊滑模控制器.悬浮实验显示：该控制器解决了传统滑模变结构控制所固有的高频振抖问题,具有更强的鲁棒性和抗干扰能力.     

中低速磁浮车辆与U型梁耦合振动响应

为了评估中低速磁浮列车在U型梁上的走行性能,建立了考虑比例?积分?微分（PID）反馈控制的磁浮列车动力学模型,以及轨排和梁高1.7 m、跨度25 m的U型轨道梁有限元模型。利用开发的磁浮交通分布式协同仿真平台,计算了20~100 km·h^-1速度下磁浮车?轨?桥系统的动力学响应。结果表明：U型梁跨中挠度、电磁铁悬浮间隙变化量、车体和U型梁梁体的竖向加速度随车速提高变化不大,U型梁跨中挠度不超过3.00 mm,跨中F型导轨最大竖向位移约3.81 mm,悬浮间隙波动量小于1.00 mm,车体质心最大竖向加速度为0.13 m·s^-2;梁端和跨中接缝处轨排的竖向加速度随车速提高先减小后增大,最大加速度达到5.0g。中低速磁浮列车在U型轨道梁上能够稳定悬浮和安全平稳运行。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

基于前馈-反馈的磁悬浮列车悬浮系统控制结构

磁悬浮列车控制系统性能直接影响到磁浮列车的稳定性、安全性,由于电磁铁模型本身的不稳定性和非线性,悬浮系统必须选择合适的控制方式才能使其稳定工作.为消除扰动对磁悬浮列车悬浮系统的影响,在线性近似模型基础上提出一种前馈-反馈复合控制结构,利用PI控制器消除稳态误差,利用前馈控制抵消扰动对系统的影响.采用MATLAB对系统进...     

中低速磁悬浮列车电磁悬浮系统分析

本文对中低速磁浮列车的悬浮控制系统进行了分析,并以单磁铁悬浮控制系统为研究对象,建立了单磁铁反应吸力与控制电压关系的数学模型。     

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.     

控制学科在环的主动悬架多学科设计优化

基于多学科设计优化的思想,提出一种控制学科在环的多学科设计优化方法,将控制学科纳入系统的优化回路内,可以充分考虑系统的结构设计和控制学科之间的协同作用,以实现更好的整体优化效果.以主动悬架的设计优化为例,建立了1/4车辆主动悬架模型和LQG控制器模型,并基于多学科可行法的优化框架,进行多学科分析,对结构参数和控制器参数同时进行优化.优化结果表明,该方法能协调悬架动力学和控制学科之间的耦合关系,获取整体最优解.优化后的主动悬架在保证悬架工作空间和轮胎变形在一定的范围内,且不消耗更多能量的前提下,使车身加速度均方根值降低了27%.      

静电陀螺支承系统的内模控制

针对静电陀螺支承系统超前-滞后PID控制器参数确定过程的复杂性,引入反馈控制器处理不稳定对象,处理后的对象采用一种改进的内模控制方法,推导了内模控制静电支承控制器的传递函数和系统闭环传递函数.结果表明,控制器可由新的稳定对象的逆、不稳定分量和一个低通滤波环节相乘得到,确定过程简单.给出了MATLAB环境下的仿真实验,仿真结果表明,采用内模控制的静电陀螺支承系统跟踪无静差,控制效果良好.     

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.     

主动油气悬架反馈线性化及PID控制

从油气弹簧建模与试验验证出发,建立了特种车辆主动油气悬架的非线性模型.为满足特种车辆的工况要求,应用微分几何理论,通过微分同胚变换与非线性状态反馈将原非线性系统进行全局精确线性化,并对其设计线性PID控制算法.仿真结果表明,该非线性系统的控制策略具有算法设计简单、控制效果良好等特点.     

电磁式主动悬架模型预测控制器设计

针对已开发的电磁作动器样机,通过对电机控制电路模型进行简化分析,得到电磁作动器往复运动时控制电流可实现范围.考虑作动器约束和悬架许用行程,基于模型预测控制方法设计1/4车辆电磁主动悬架控制器,并分别针对瞬时垂向冲击和随机不平路面工况进行仿真分析.结果表明,相对于线性最优控制主动悬架,模型预测控制可以使车辆获得更佳的行驶平顺性能.     

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.      

汽车主动悬架的最优控制

从汽车的乘坐舒适性和操纵安全性的最佳匹配出发,开发了各种悬架控制技术。在探讨主动悬架数学模型和性能指标函数的基础上,综述了主动悬架的最优控制策略,并进行相应的对比和评价。     

自适应模糊控制半主动悬架

文中建立了双自由度半主动悬架控制模型．提出了应用自适应模糊控制汽车半主动悬架的研究方法,其中对自适应模糊控制方法作了一些调整,从而使算法更简捷有效,在一定程度上弥补了自适应模糊控制算法的复杂性所带来的弊端．理论分析和ＭＡＴＬＡＢ仿真计算表明,自适应模糊控制半主动悬架具有良好的性能．     

半主动悬架研究

介绍国内外车辆悬架半主动控制研究的最新进展。阐述半主动悬架技术的产生背景，分析设计与优化过程中所用到的车辆模型和评价指标；结合国内外研究成果，对半主动悬架的控制方法和可调节减振器，作了较为详细的回顾和总结；列举出几种应用最广泛的半主动悬架控制方法并分析各自的优劣势，指出不同的控制方法相互结合可以达到更好的优化控制效果；阐述不同种类可调节减振器的工作原理；最后探讨半主动悬架发展的趋势，为车辆悬架半主动控制的进一步研究提供参考。