汽车半主动悬架神经模糊融合网络控制

针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应调整.将直接控制力作为参考控制力对神经网络进行训练,输出控制力结合开关控制策略实现悬架的半主动控制.仿真分析表明,神经模糊融合网络控制器相对于模糊控制器和被动悬架,使悬架性能得到了显著的改善.     

主动悬架平顺性和侧倾姿态综合控制策略

针对汽车转向操作,首先设计了主动悬架平顺性和操纵稳定性的LQG控制方法,进而提出将LQG控制与模糊控制相结合的综合控制策略。建立九自由度的主动悬架系统整车模型,利用Matlab/Simulink软件分别对随机路面上汽车转向盘角阶跃输入和单正弦输入进行控制仿真,将综合控制策略主动悬架与LQG控制主动悬架和被动悬架仿真结果进行性能指标的对比分析。结果表明:本文提出的综合控制策略能够在LQG控制基础上,充分减小车身侧倾角,优化车身侧倾姿态,达到同时提高汽车平顺性和操纵稳定性的目的。     

基于阻尼力调节的汽车悬架振动性能的研究

提出一种基于减振器阻尼力调节的汽车悬架振动系统.该系统根据悬架系统在路面随机激励作用下的非线性动力特性,应用机械动力学、自动控制理论和微机控制技术, 对减振器阻尼力进行有效的在线控制,改进传统悬架控制方式,设计出半主动微机控制悬架系统,从而保证汽车行驶的平顺性和安全性.     

汽车悬架控制系统的类型与方法研究

分析了汽车悬架控制系统的基本类型及其特点，重点探讨半主动控制和主动控制悬架系统中常用的几种 控制方法。并为今后汽车悬架控制系统的发展方向提出了些许建议。     

基于模糊PID控制的半主动空气悬架系统研究

以空气悬架系统为研究对象,建立了半主动空气悬架的1/4车辆模型及白噪声的路面激励模型,将模糊控制理论和PID控制方法结合起来设计模糊PID控制器,并利用Simulink对建立的动力学模型进行平顺性仿真分析。从最终的结果可以得到结论:与传统PID控制的空气悬架相比,模糊PID控制的半主动空气悬架能更好地提高车辆的行驶平顺性。     

六自由度汽车1/2模型分层建模与振动控制研究

本文针对六自由度半车悬架结构特点提出了一种并行振动控制方法。在对簧载质量进行受力分析的基础上,推导得到前、后两个四分之一悬架间的耦合定量关系,建立分层模型,并以此为基础构建分层振动控制算法。中央控制层以悬架质心处的垂直、俯仰角加速度为控制目标,前、后两个四分之一悬架构成的底层分别结合鲁棒（H∝）和线性二次高斯型（LQG）控制策略并接受中央控制层的协调指令。MATLAB的仿真计算表明：与传统控制相比,控制量的计算时间大幅缩短,因而可以针对路面激励实施详尽的控制,达到改善汽车行驶平顺性的目的。     

汽车半主动悬架的神经网络自适应PID控制

提出了一种基于神经网络自适应控制的汽车半主动悬架系统。通过与被动悬架的对比分析，证明半主动悬架具有优良的减振性能。     

汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制

考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性.     

拟周期激励下非线性半车模型的混沌振动研究

为了克服单一频率路面激励下车辆悬架模型不能真实反映实际车辆的非线性动力学特性问题,建立了双频拟周期动态路面激励函数,并构建了4自由度非线性1/2车辆悬架模型.运用庞加莱图、相位图,功率谱密度分析了车辆4自由度非线性半主动悬架模型通过凹凸不平路面时的动力学特性,得到了系统发生混沌振动时的激励振幅和振动特性,即车辆通过凹凸不平路面时的振动特性为:拟周期→过渡态→混沌态.同时通过调整弹簧刚度系数,有效抑制了混沌振动的发生.研究结果表明:双频拟周期激励下的4自由度非线性半主动悬架模型模拟更能接近实际情况,这有助于汽车悬架的设计和路面铺装设计.     

IPSO—BP算法在半主动悬架控制中的应用

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.     

基于磁流变减振器汽车半主动悬架的最优控制仿真

建立了二自由度1/4汽车半主动悬架模型,在线性最优化理论的基础上设计出磁流变减振器半主动悬架的最优控制器,并在MATLAB/SIMULINK环境下进行仿真,结果表明采用最优控制器的流变减振器半主动悬架有效地改善了汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。     

The Model Reference Adaptive Fuzzy Control for the Vehicle Semi-Active Suspension

The LQG control system is employed as vehicle suspension‘ s optimal target system, which has an adaptive ability to the road conditions and vehicle speed in a limited bandwidth. In order to keep the optimal performances when the suspension parameters change, a model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) strategy is presented. The LQG control system serves as the reference model in the MRAFC system. The simulation results indicate that the presented MRAFC system can adapt to the parameters variation of vehicle suspension and track the optimality of the LQG control system, the presented vehicle suspension MRAFC system has the ability to adapt to road conditions and suspension parameters change.     

PID-GPC算法在高速列车横向半主动悬挂控制系统中的应用

针对列车悬挂控制系统中控制器设计的复杂性,利用SIMULINK建立了17自由度的列车整车横向振动模型,引入了PID型广义预测（PID-GPC）半主动控制原理和控制策略,将半主动悬挂与被动悬挂在横向加速度、横向位移、横向振动速度以及平稳性上进行比较分析,结果表明,采用PID-GPC半主动悬挂装置能有效抑制车体的横向振动,提高列车的运行平稳性和舒适度。     

Vibration Control of Vehicle Suspension System by Electrorheological Damper

Over the past three decades ,vibration control ofvehicle suspension systems has always been the sub-ject of extensive research in order to provide a goodride comfort performance for passengers . The pri ma-ry objective function of any vehicle suspension systemis toisolatethe bodyfromroadway disturbances[1 -5].Generally three types of suspension systems are used,namelythe fully active ,the semi-active and the pas-sive control systems . Compared with the other twosuspensions,the semi-active susp…     

基于改进天棚阻尼的半主动悬架系统动力学与电磁兼容特性分析

磁流变阻尼器(MRD)对实现智能车辆悬架系统具有重要的应用价值. 在建立整车7-DoF悬架系统模型和修正的MRD Bouc-wen滞环模型基础上,应用磁流变(MR)“四分之一”车辆悬架系统的改进型天棚阻尼控制策略,设计了一种对整车4个MR悬架子系统进行独立控制的半主动异步控制器,并考虑整车前、后轮的间距,应用带延时的谐波和平滑脉冲,及实测的随机路面信号作为路面对车轮的激励输入,对MR悬架和被动整车动力学系统的垂直、俯仰和侧倾运动性能进行了系统的比较研究,同时验证了控制器的电磁兼容特性. 结果表明:提出的基于天棚阻尼策略的半主动控制器能理想地改善MR整车悬架系统的乘坐舒适性和操纵安全性等多目标悬架性能,其控制电流的传导与辐射噪声均满足国家标准要求,为进一步开展MR智能车辆悬架系统的半主动解耦控制研究奠定了理论基础.     

基于Kalman滤波和LQG控制的主动悬架系统容错控制研究

传感器掺杂噪声信号是主动悬架系统运行过程中常见的一种故障. 针对二自由度车辆主动悬架系统加速度传感器发生故障的情况,基于最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计了线性高斯二次型(linear quadratic Gaussian,LQG)控制器,分别在谐波激励、冲击性和实测路面谱激励下,进行综合悬架性能仿真分析. 结果表明,与无容错情况相比,故障状态下采用容错控制后的簧载与非簧载质量传输率、悬架动行程传输率均大幅减小,有效提升了驾乘舒适性,同时轮胎动载荷传输率显著增大,确保了安全性,整体可近似恢复到无故障时的主动悬架性能.     

Electrorheological Damper and Its Application for Semi Active Suspension System

A semi-active control of vehicle suspension system with electrorheological (ER) damper is presented. ER fluid characteristics are introduced based on the Bingham plasticity model first. Then ER damper working force is given. Finally a quarter car model with ER damper is constructed. The skyhook control strategy is adopted to simulate the amplitude-frequency characteristics and the vibration of suspension system under random road excitation on the basis of ER damper characteristics. The response curves of the vertical acceleration, the suspension dynamic working space and the tyre dynamic loading are obtained. Simulation results show that the acceleration is reduced effectively and then the ride comfort is improved by the skyhook control law.     

基于微分几何法的车辆半主动悬架控制

为了对某工程车辆半主动悬架进行有效控制,建立了车辆半主动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线性化,进而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.仿真结果表明：经过微分几何法线性化处理并应用LQR控制的方法,半主动悬架与被动悬架相比,车辆平顺性有了明显的改善,绝大部分平顺性指标都有10%以上的提升.分析结论可为非线性系统的线性化和车辆悬架半主动控制的研究提供参考.     

Fuzzy Logic Control for Semi-Active Suspension System of Tracked Vehicle

The model of half a tracked vehicle semi-active suspension is established. The fuzzy logic controller of the semi-active suspension system is constructed. The acceleration of driver‘s seat and its time derivative are used as the inputs of the fuzzy logic controller, and the fuzzy logic controller output determines the semi-active suspen-sion controllable damping force. The fuzzy logic controller is to minimize the mean square root of acceleration of the driver‘s seat. The control forces of controllable dampers behind the first road wheel are obtained by time delay, and the delay times are determined by the vehicle speed and axles distances. The simulation results show that this control method can decrease the acceleration of driver‘s seat and the suspension travel of the first road wheel,the ride quality is improved obviously.