空气悬架的MATLAB和ADAMS的联合仿真研究

悬架作为现代车辆的关键部件之一,对车辆的平顺性有重要影响。基于ADAMS和MAT-LAB软件分别建立了装备主动空气悬架的1/4车体虚拟样机模型及1/4车体主动PID控制模型,并对PID参数进行了整定。通过联合两个模型对某装备可控悬架的车辆进行了仿真分析,结果表明:基于PID控制的主动空气悬架与被动悬架相比,能够减小车辆振动,改善车辆的平顺性。该方法避免了建立车辆系统动力学方程及状态方程,提高了悬架系统的设计效率,同时为复杂机械系统的控制与仿真提供了新方法。     

时滞半主动悬架大系统递阶控制研究

建立了含时滞半主动悬架整车数学模型,解决了传统半主动悬架整车模型无法考虑时滞的难题;设计了模糊神经网络自适应子控制策略及大系统递阶协调控制策略,开发了以ARM单片机为核心元件的半主动悬架控制器。在仿真的基础上进行了实车道路试验,结果表明,模糊神经网络自适应子系统控制器改善了车辆的局部性能,递阶控制协调了车辆的整体性能,调整了车辆行驶姿态,二者联合控制,提高了半主动悬架控制的有效性、实时性,协调了车辆安全性与平顺性之间的矛盾。研究结果为整车半主动悬架系统时滞及其控制研究提供了新的方法。     

车辆半主动悬架的LQG控制与仿真研究

在建立路面和1/4车辆模型的基础上,应用最优控制理论对车辆悬架进行了LQG半主动控制,将被动、半主动悬架的车身加速度、悬架动挠度及轮胎动位移指标进行了对比分析.仿真结果表明,采用LQG控制的半主动悬架对车辆行驶平顺性和乘坐舒适性具有良好的改善效果.     

汽车悬架刚度对平顺性的影响分析

运用多体动力学软件ADAMS/Car模块建立了包括前后悬架系统、轮胎系统、转向系统的整车模型,设计了虚拟仿真试验台用于随机路面的输入测试。运用该试验台对所建立的整车模型进行平顺性仿真,得到相应数据之后,保持路面情况、轮胎激励、车辆载重、悬架阻尼不变,只改变悬架刚度,仿真车辆在不同悬架刚度下的平顺性,得到悬架刚度对平顺性的影响。仿真结果表明,对于特定车辆要选用合适的悬架刚度才能给车辆平顺性提供保障。     

基于ADAMS的载重汽车半主动悬架磁流变减振系统研究

为改善车辆悬架系统的刚度和阻尼特性,通过分析载重汽车半主动悬架系统的运动,建立了半主动悬架磁流变减振器阻尼力设计模型,确定了磁流变阻尼器的结构参数、控制策略,应用ADAMS软件仿真分析了磁流变连续可变阻尼半主动悬架的动力学响应。仿真结果表明,磁流变阻尼器具有很好的阻尼减振效应。利用磁流变液体的表观黏度随外加磁场变化阻尼可变的特性,控制半主动悬架的刚度和阻尼规律,实现了载重汽车的自适应减振,有效改善了车辆的行驶平顺性及操纵稳定性。     

基于虚拟样机航空食品车行驶稳定性分析

汽车平顺性是汽车NVH性能的评价指标之一,人们对汽车平顺性的研究越来越重视,通过调整汽车悬架能够改善汽车平顺性.以多体系统动力学理论为基础,应用机械系统动力学软件ADAMS/Car,建立了航空食品车整车的多刚体动力学模型.根据GB/F4970-1996<汽车平顺性随机输入行驶试验方法>的要求,通过调用ride四柱试验台,对整车的随机输入平顺性进行仿真分析,并将油气悬架车辆和传统被动悬架车辆的仿真数据对比.仿真结果表明:采用油气悬架的车辆较传统被动悬架车辆具有更好的行驶平顺性.     

工程车辆ADAMS建模与平顺性仿真

利用动力学分析软件ADAMS,建立了钢板弹簧车辆和油气弹簧车辆的动力学模型,开展了整车在随机路面上的平顺性仿真,分析了两种悬架对车辆平顺性的影响,并通过仿真数据与试验数据的对比,验证了动力学模型的正确性.     

基于T-S模型和PID控制的车辆半主动悬架仿真比较研究

路面的不平度是行驶的车辆所受主要激励源之一,因此,把积分白噪声随机路面输入模型的建立作为基础,建立了四分之一车辆2自由度半主动悬架的运动微分方程。在此基础上,设计了车辆半主动悬架系统PID控制器;针对车辆半主动悬架运动存在非线性的特点,运用T-S模糊控制理论,构建了车辆二自由度半主动悬架系统的T-S模型。运用MATLAB/Simulink仿真软件,实现了PID控制和T-S模糊控制仿真模型并输出其仿真比较图形,进行了两种控制算法的车辆平顺性性能评价指标的均方根值的比较分析,结果表明所设计的T-S模糊控制器在提高车辆的平顺性方面,与PID控制相比,控制效果有了明显的改善。     

基于多刚体动力学和规则协调的汽车EPS与ASS建模与控制

应用多刚体系统动力学理论,建立了装备电动助力转向和主动悬架系统的整车多刚体动力学模型。并根据转向和悬架两个系统之间的运动耦合关系,分别设计了EPS和ASS各子控制器,以及基于规则的中央控制器,对子系统监督和协调。在MATLAB下对整车的平顺性和操纵稳定性进行了仿真,结果表明多刚体模型运用在汽车底盘集成控制研究中是方便可行的;采用的控制策略有效改善了车辆的平顺性和操纵稳定性。     

整车半主动悬架模糊控制研究

为了提高半主动悬架的控制效果,设计了节流口可调式阻尼减振器,根据汽车系统动力学原理建立了半主动悬架整车模型,采用Mamdani模糊控制策略,设计了基于可调阻尼减振器的汽车半主动悬架双模糊控制器,并以某微型轿车为例在Matlab/Simulink环境下进行了阶跃激励仿真试验和随机路面激励仿真试验.仿真结果表明,采用所提出的模糊控制策略改善了汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性,同时还降低了悬架被击穿的可能,提高了轮胎的接地性.     

基于模糊控制的汽车半主动悬架的仿真研究

建立了1／4车体二自由度的液压半主动悬架模型及动力学模型。设计了用于该半主动悬架的模糊控制器，应用Matlab／Simulink控制系统仿真软件，以正弦信号作为路面输入信号对1／4汽车液压半主动悬架模型进行计算机仿真。仿真结果表明具有此模糊控制器的半主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性和操纵的稳定性方面明显优于被动悬架。     

半主动悬架模糊控制系统的仿真

建立汽车的1/4车二自由度动力学模型,利用模糊控制工具箱设计了用于汽车半主动悬架的模糊控制器,通过应用MATLAB/Simulink对比仿真,结果显示传统的被动悬架在行驶平顺性方面不如使用模糊控制器的半主动悬架,应用模糊控制的半主动悬架系统可以有效提高汽车的行驶平顺性.     

油气悬架自适应半主动控制仿真分析

为了降低工程车辆受到的冲击振动，针对简化的车辆模型，利用自适应滤波算法，设计了半主动油气悬架系统的自适应控制器。在仿真研究过程中以路面随机信号为激励源，以操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，与被动油气悬架系统相比，簧上质量加速度、车轮动载荷、悬架动挠度指标得到明显改善，表明白适应滤波技术在工程车辆油气悬架半主动控制中的应用是可行的。     

含时滞半主动悬架及其控制系统

建立了含时滞的半主动悬架的数学模型,提出了含时滞的半主动悬架临界时滞求取的理论分析及计算方法, 并设计了可调阻尼减振器及半主动悬架控制系统。在仿真计算基础上,进行了半主动悬架系统1／4模型台架试验, 分析了时滞对半主动悬架及其控制动态特性的影响,计算和试验结果基本吻合,为半主动悬架系统失稳机理及稳定性控制研究奠定了基础。     

基于大系统理论半主动悬架系统

建立基于大系统理论的车辆半主动悬架整车数学模型,设计悬架系统各子系统的时滞半主动悬架模糊控制器,利用大系统递阶控制理论实现车辆悬架系统的集成控制,分析车辆动态性能,在仿真计算的基础上,进行实车道路试验。结果表明,大系统递阶控制系统可降低控制矩阵的阶数,通过协调控制、优化车辆的整体性能,而且子系统的划分,能提高控制系统的稳定性,为半主动悬架及其控制系统研究开辟了新的方法和途径。     

非线性汽车悬架系统建模与仿真研究

详细研究了传统非线性弹簧悬架、半主动悬架和非线性悬架的动态特性。在建立其动力学模型的基础上,利用MATLAB软件的SIMULINK工具箱对其进行仿真,给出了仿真模型。其中对于非线性弹簧悬架采用摄动法进行求解。最终的数值仿真结果表明,悬架系统选用合适的非线性弹簧模型比采用线性模型更符合实际。而采用相对控制的半主动悬架可以获得更好的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

车辆液压半主动悬架数学模型分析和仿真研究

该文建立并分析了车辆四分之一悬架的数学模型，根据系统参数时变的特点，对该系统进行了频域和时域的仿真，利用模糊控制方法对簧载质量的垂直加速度进行控制并与被动悬架进行了比较，结果表明：在阶跃和正弦二种激励信号激励下，半主动悬架簧载质量的垂直加速度均方根分别下降了35％，29％，结果证明了该控制方法的优越性及它对车辆行驶平顺性改善的可行性和有效性。     

改进粒子群算法在LQR半主动悬架的应用

针对车辆半主动悬架LQR控制中Q矩阵和R矩阵往往由经验取值的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQR控制方法。该算法采用随机惯性权重代替了传统粒子群算法的固定惯性权重,提高了求解精度和效率,得到了更加具有适应性的LQR控制矩阵系数。为验证此方法的有效性,基于天棚阻尼模型建立1/4车被动悬架模型和半主动悬架模型,利用线性二次最优控制建立LQR控制器,并利用优化算法得到新的控制矩阵。通过仿真对比被动悬架、LQR控制的LQR半主动悬架、改进粒子群算法优化后的优化LQR悬架的各项性能参数,发现优化LQR悬架在悬架动挠度没有受到影响的前提下,使车辆的垂向加速度和轮胎动载荷得到有效降低,提高了车辆的行驶平顺性和操纵安全性。     

车辆半主动悬架神经网络控制研究

建立了车辆半主动悬架的1／4车辆模型，研究中主要以车身垂直加速度为主要控制目标。在仿真研究阶段，以白噪声、正弦渡和锯齿波为路面激励；与被动悬架进行对比分析了车身加速度、悬架动挠度、车轮动载荷三项指标，通过对振动响应量的均方根值分析，可以得出半主动悬架优于被动悬架，其中神经网络控制效果最好，表明神经网络自适应控制策略应用于丰主动悬架控制是可行的和有效的。