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。     

汽车磁流变半主动悬架模糊控制技术

在对磁流变减振器的特性进行理论分析的基础上,建立了1/4车辆的磁流变半主动悬架模型,设计了双输入单输出的自适应模糊控制器,并进行了仿真研究.仿真结果表明,相对于被动悬架和简单模糊控制器,自适应模糊控制器能够更好地抑制车身的垂直振动,提高乘坐的舒适性.     

基于磁流变阻尼器的车辆悬架系统模糊半主动控制

在对磁流变流和磁流变阻尼器的研究基础上，以磁流变阻尼器作为半主动控制元件组成模糊半主动悬架系统。运用数值仿真和试验研究等方法对基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬架进行了研究，数值仿真和试验结果表明，设计的模糊半动控制算法了对基于磁流变阻尼器的半主动控制悬架实现有效的控制。     

基于遗传算法比例积分微分控制器的铅冷快堆堆芯功率控制

比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器对堆芯功率控制过程存在适用性低的问题,而采用遗传算法(genetic algorithm,GA)整定PID控制器参数可以很好地解决此问题.为了实现铅冷快堆堆芯功率的有效控制,基于遗传算法PID控制器,结合堆芯状态空...     

基于Speedgoat的半主动悬架模糊PID控制研究

作为半主动悬架最为核心的运行组件,磁流变液阻尼器的阻力性能可结合外界电流变化连续控 制。 对于该阻尼器为半主动悬架的控制,本文搭建了汽车半主动悬架系统仿真模型,给出了一类以 Speedgoat 为基础的半主动悬架模糊 PID 控制器,并通过模糊推理求解 PID 参数的调整系数,运行了基于 Matlab / Simulink 的模糊 PID 控制器的联合半实物仿真,利用 Speedgoat 在不同路面等级、不同速度下进行了 仿真试验。 试验表明:设计的基于 Speedgoat 的半主动悬架模糊 PID 控制器比起经典 PID 控制器有更优良的 控制性能,从而提高了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性。     

汽车半主动悬架系统模糊控制仿真研究

建立了某型客车的1/4车体两自由度悬架模型,设计了双输入单输出的模糊控制器,在Matlab/Simulink环境下以滤波白噪声作为随机路面输入信号对客车半主动悬架模型进行了仿真研究。研究结果表明,与被动悬架相比较,基于模糊控制的半主动悬架能有效降低车身垂向加速度,使车辆平顺性有一定程度的提高,但在减小轮胎动载荷及悬架动挠度方面效果不明显,有待与其它控制方法组合对悬架系统进行联合控制,以取得更佳的振动控制效果。     

基于微分几何法的半主动油气悬架LQR控制

为了对某工程车辆半主动悬架的油气弹簧进行有效控制,分析了油气弹簧弹性力和阻尼力的非线性特性,建立了车辆半主动油气悬架非线性动力学模型.提出了应用微分几何理论并经过非线性状态反馈变换的方法,对半主动悬架非线性系统进行精确线性化,利用线性二次型调节器实现了非线性状态反馈最优控制,并用Matlab/Simulink编程进行仿真实验.仿真得出半主动油气悬架与被动油气悬架相比,显著地提高了车辆的平顺性.研究结果表明此方法可为车辆悬架控制的研究提供参考.     

汽车悬架系统的半主动控制

利用两自由度半主动汽车悬架系统模型，推导出其自适应双线性最优控制方案，并进行相应的仿真实验，实验结果表明，应用该方案不仅大大减轻车身的振动，而且可解决车体振动，动行程、车轮动载荷三者之间的矛盾。     

基于磁流变阻尼器的汽车半主动悬架的神经模糊控制

为了抑制由路面不平引起的车辆振动,该文采用磁流变(MR)阻尼器和神经模糊控制算法实现对车辆悬架系统的半主动控制,并在四分之一汽车的两自由度模型上进行了仿真计算.采用的神经模糊控制器能通过反馈的车身加速度,经过计算输出一个恰当的电压到MR阻尼器实时连续地改变其阻尼特性,实现对车辆悬架系统半主动振动控制.仿真结果表明:和被动悬架相比,基于MR阻尼器和神经模糊控制算法的半主动悬架系统对由路面不平引起的车辆振动有明显的控制效果,具有良好的应用前景.     

基于免疫粒子群算法的汽车半主动悬架系统研究

为了提高汽车操纵稳定性和乘坐舒适性,对汽车半主动悬架系统进行研究.建立了三自由度1/4车体悬架的数学模型,该模型包含了悬架系统侧向位移简化模型, 推导出悬架动力学方程和状态方程.提出了一种全新的免疫粒子群混合算法,设计出免疫粒子群控制器,并将该控制方法 用于悬架系统的控制中.与模糊控制结果 进行对比,免疫粒子群控制方法 使车身垂直加速度、悬架动行程、车轮相对动载和车身侧位移的最大峰值分别降低了38.64 %、20.53 %、60.60 %和23.39 %,趋于稳定的时间分别缩短了0.45 s、0.6 s、0.4 s和0.6 s.仿真结果 表明,免疫粒子群控制算法在改善被控过程的动态和稳态性能、提高抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性等方面均优于模糊控制方法 ,同时有效地提高了半主动悬架系统的减震性能.     

基于T-S模糊模型的半主动悬架控制研究

在1／4车辆悬架数学模型的基础上,分别采用T-S和Mamdani模糊控制策略,建立模糊模型的半主动悬架控制系统,分析和比较了两种控制系统的性能,设计了基于CIP-51为核心的单片机控制器,并进行了半主动台架试验．计算和试验结果表明,模糊控制器均能有效地控制半主动悬架系统,提高车辆的乘坐舒适性,改善车辆的性能．与普通Mamdani模糊控制相比,T-S模糊控制器具有设计简单,运算速度快,便于实时控制的优点,验证了T-S模糊控制方法的有效性和优越性．     

基于遗传算法和模糊控制的半主动悬架控制

文章建立了四自由度汽车半主动悬架系统模型;提出了一种用于汽车悬架半主动振动控制系统的遗传模糊方法,并用该方法对半主动悬架系统进行了计算机仿真和结果分析。最后通过与被动悬架比较,表明了半主动悬架系统明显减少汽车的振动,提高了汽车平顺性性能。     

汽车半主动悬架集成优化仿真研究

针对传统半主动悬架先设计其结构参数后设计其控制器参数 ,易造成系统失去全局最优性能的特点 ,文章提出一种基于遗传算法和 LQ G控制的集成优化半主动悬架结构参数和控制参数的方法 ,理论分析和仿真计算结果表明 ,此方法与传统优化方法相比 ,对提高汽车行驶平顺性和安全性具有较优的效果。     

模糊PID在汽车ABS上的控制优化及仿真研究

在Matlab/Simulink环境内建立了汽车ABS动力学模型,引入S函数对模糊PID控制过程进行优化,并对该控制方法进行了仿真研究,研究结果表明：基于S函数的模糊PID控制更加灵活,汽车ABS在基于S函数的模糊PID控制下,制动距离较常规模糊PID控制短,虽然基于S函数的模糊PID控制在后期有明显颤振,但控制参数具有明显的收敛性。     

车辆悬架系统的自适应模糊控制(英文)

悬架是用来支持车身的系统,通过隔离道路干扰使得乘客感觉舒适、并确保车辆稳定.为此研究了全车模型悬架系统在下列几种控制方式下的性能:被动控制、半主动控制、自适应标准可加性模型(SAM)下的主动控制.全车模型可以为车辆悬架系统提供一些必要的性能参数,如车身偏移、车轮偏移和悬架偏斜.乘坐的舒适性和车辆的操控性决定了所需悬架系统的性能.乘坐的舒适性取决于车身偏移和乘客座位的偏移,而车辆的稳定由其他自由度(如俯仰和滚转)决定.半主动和主动悬架控制的设计通过MATLAB/SIMULINK加以实现,充分考虑了不规则的路面,并以此验证半主动控制和SAM主动控制的性能.实验结果表明,SAM主动控制能够改善乘坐的舒适性和车辆的操控性.     

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.     

基于T-S模糊模型的半主动悬架非线性控制方法

建立1/2车四自由度半主动悬架的T-S模糊模型,将其描述成多个局部线性系统的组合.运用并行分布补偿方法设计各个子系统的状态反馈控制器,通过求解线性矩阵不等式族等方法获得控制器参数,验证T-S模糊模型的有效性和闭环系统的稳定性.仿真结果表明,采用本文控制方法设计的半主动悬架与被动悬架相比,系统振动能快速衰减,趋于稳定速度更快.     

汽车非线性半主动悬架系统时滞反馈控制研究

研究了两自由度非线性悬架系统垂向振动的时滞反馈控制。以汽车1/4车体和单个轮胎的两自由度垂向振动模型为例进行研究;其中非线性主要考虑了汽车悬架刚度的三次及五次非线性。利用多尺度法获得含时滞反馈控制的非线性半主动悬架、车体与轮胎振幅的近似解析表达式。分析时滞反馈控制对悬架系统振动的影响规律;并与不含时滞反馈控制的被动非线性模型进行比较。研究了当外激励频率等于主系统一阶共振频率;并且存在一比五内共振时,车体振动情况。重点分析时滞反馈控制的两个重要参数:时滞反馈增益系数和时滞量对车体振幅的影响;并进行相应的稳定性分析。以某型轿车参数进行数值分析研究,得出当时滞阻尼系数固定为-100 N·s/m时,车体振幅随时滞呈波浪形变化。时滞量τ取在区间[0.15,0.64]上时,车体振幅小于被动系统车体的振幅,表明时滞对系统具有减振作用;而在其他时滞区间上,车体振幅反而会比被动系统的振幅还要大。同时探讨了如何优化设计时滞阻尼系数并计算出相应的最佳时滞,使得主系统的幅度最小。     

半主动悬架模糊动态建模与神经网络控制

进行可调减振器外特性试验,拟合其阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,基于模糊动态模型理论,建立车辆半主动悬架模糊动态模型.设计半主动悬架模糊神经网络控制策略,研制半主动悬架模糊神经网络控制器.在仿真的基础上,进行实车道路试验.结果表明,模糊动态半主动悬架模糊神经网络控制有效地衰减车身垂直振动,改善车辆行驶姿态,提高乘坐舒适性及行驶安全性,协调整车综合性能.     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.