基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统的研究

论文通过建立1/4车体两自由度半主动悬架模型,设计了双输入单输出的模糊PID控制器,并在Matlab/Simulink环境下对半主动悬架系统进行了仿真研究。研究结果表明,与被动悬架系统和基于PID控制的半主动悬架系统相比较,基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统能够有效地降低车身的垂直加速度,并能提高车辆的平顺性,减小轮胎的动载荷。最后对基于模糊PID控制的半主动悬架系统在同一路面等级不同车速下进行了仿真研究,结果表明随着车速的增加车辆的平顺性、操纵稳定性以及安全性都会下降。     

基于模糊控制的汽车主动悬架系统仿真研究

汽车悬架直接影响汽车在行驶过程中抑制不平路面对车身的冲击力及车身倾斜度,传统被动悬架遇冲击自动调节能力较差,抗振能力不强,针对上述问题,通过对悬架受力特点分析,建立了1/4车体二自由度主动悬架数学模型,结合自动控制理论,设计车辆的主动悬架模糊控制器,利用MATLAB/Simulink模糊工具箱对其进行仿真,在相同输入的情况下,对主动悬架与被动悬架模型部分性能参数分析比较,仿真结果表明采用此模糊控制器的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。实验证明,研究结果对汽车主动悬架系统的设计具有一定参考价值。     

主动悬架控制技术研究

根据主动悬架控制理论,本文在MATLAB/Simulink上建立1/4主动悬架模型,设计LQG控制与模糊逻辑控制的主动悬架,并进行仿真研究。仿真结果表明,经过LQG控制和模糊控制的主动悬架相对于被动悬架,车辆的平顺性、乘坐舒适性有较大的改善,使主动悬架具有良好的综合性能。     

基于双模糊控制器的车辆半主动悬架仿真研究

设计了以簧载质量垂向速度、簧载质量俯仰角速度及其变化率作为模糊控制器输入的控制策略,基于该双模糊控制器的车辆半主动悬架能够综合改善车辆的垂向和俯仰振动.以某型车半车悬架模型作为研究对象,对采用双模糊控制器控制的半主动悬架系统进行了计算机仿真分析.仿真结果表明,采用双模糊控制器控制策略能较好地改善车辆乘坐舒适性,达到综合减振效果.     

基于主动悬架的模糊神经网络控制的研究

传统的被动悬架由于阻尼参数不可任意选择和调节,减振性能不好,不能满足乘客的乘坐舒适性;而主动悬架可通过改变减振器的阻尼特性而适应不同的道路和行驶状况,改善乘坐舒适性和操纵稳定性;以汽车主动悬架为研究对象,建立了汽车二自由度1/4车体模型,提出了一种汽车主动悬架模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器;以B级路面作为随机路面输入,并利用Matlab进行仿真;通过动态仿真对被动悬架和主动悬架的特性进行了对比,仿真结果表明,该模糊神经网络控制器对车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷都有很好的抑制。     

矿用自卸车主动油气悬架非线性控制方法研究

为了对矿用自卸车主动油气悬架进行有效控制,分析了其油气弹簧的刚度力与阻尼力的非线性特性,进而建立了两自由度油气悬架的非线性力学模型。应用微分几何线性化理论,经过恰当的坐标变换和反馈控制,实现非线性系统的精确线性化,而后对其设计使用线性PID控制研究;根据选定的控制目标及输出变量,通过制定相应的模糊控制规则表,设计模糊PID控制器,对悬架系统使用模糊PID控制研究。仿真结果表明,与被动悬架相比,精确线性化后的PID控制悬架以及模糊PID控制悬架均能显著提高车辆的平顺性和操稳性,使悬架的动态性能趋于稳定;另外,与模糊PID控制相比,线性化PID控制对于改善车辆行驶平顺性优势更加明显。     

基于模糊控制策略的车辆主动悬架研究

建立了车辆整车7自由度模型的主动悬架控制的系统状态方程模型,设计了两种模糊控制策略,方法一针对整车模型,采用一种控制方法,方法二针对整车模型的运动方式,设计不同的模糊控制器,垂直振动模糊控制器,俯仰振动模糊控制器,侧倾振动模糊控制器和逻辑控制器,仿真结果表明,所设计的模糊控制器对提高车辆的舒适性与操纵稳定性有较好的效果.     

车辆主动悬架的BP神经网络自适应PID控制

提出了一种主动悬架的基于BP神经网络的自适应PID控制方法,并借助于1/4主动悬架物理模型,探讨了该控制技术在车身主动减振方面的控制问题.以白噪声模拟路面输入,对车辆主动悬架系统进行计算机仿真研究.将BP神经网络PID主动悬架、PID主动悬架和被动恳架的车身加速度、悬架动挠度及车轮动位移三项指标的均方根值进行了对比分析.仿真结果表明,具有BP神经网络PID控制器的主动悬架控制效果明显优于PID主动悬架和被动悬架,可大大减少路面对车身的振动冲击,能显著地提高车辆行驶平顺性和乘坐舒适性,且鲁棒性好.     

车辆主动悬架模糊自适应控制与试验研究

建立了整车主动悬架系统动力学模型,为适应车辆运行道路多变的需求,在后轮处以路面激励变化和车身姿态作为自适应模糊控制系统的输入,设计了主动悬架模糊自适应控制系统.为验证控制系统的有效性,分别进行了随机路面输入和正弦波凸起输入的仿真计算和实车道路试验.结果表明:相对于传统的被动悬架系统,模糊自适应控制主动悬架系统车辆的质心垂直加速度峰值和标准差都有较大幅度降低;在人体敏感的频段,车身震动能量也有所下降;当车辆经过限速带时,左后轮车身加速度也有明显降低,较好提高了汽车的行驶平顺性.     

基于自适应遗传算法的半主动悬架模糊控制研究

模糊规则的正确选择是半主动悬架模糊控制器设计的关键和难点,本文提出一种自适应地选择交叉概率和变异概率的遗传算法,以车身垂直加速度均方根值为优化目标,对汽车半主动悬架模糊控制规则进行优化,以达到提高半主动悬架模糊控制器的控制效果,改善汽车行驶平顺性的目的。为了证明该优化方法的可行性,将该自适应遗传算法优化的模糊控制器对汽车半主动悬架进行控制,并建立Matlab文本与Simulink相结合的仿真模型。仿真结果表明：优化后的半主动悬架车身垂直加速度均方根值减小,汽车行驶的平顺性得到了提高。     

基于LabVIEW的模糊控制器设计与仿真

以LabVIEW编程软件为基础,介绍了其中控制模块中模糊逻辑工具包(Fuzzy LogicToolkit)中的子程序(VI),并应用其中模糊逻辑控制器设计VI构建模糊控制器的方法。设置隶属度函数,建立模糊控制规则,创建模糊推理关系,实现对模糊控制器设计的具体步骤,并结合电液伺服模糊控制系统实例,利用模糊逻辑(Fuzzy logic)模块及LabVIEW提供的仿真模块(Simulation Module)建立系统仿真框图。通过仿真曲线,分析模糊控制器控制效果及其影响因素,从而大大缩短模糊控制器的设计周期,具有较大的工程实用价值。     

电动车转向系统的模糊控制仿真

本仿真的背景基于全国大学生智能车竞赛,研究电动车在随机轨迹上的跟踪转向控制。由于电动车转向控制系统的不确定性,使用传统PID控制无法满足控制需求并可能产生调节振荡。模糊控制技术基于模糊数学理论,通过模拟人的近似推理和综合决策过程,使控制算法的可控性、适应性和合理性得到提高。根据电动车转向控制的特点设计了一种简化了的模糊控制器,并与传统PID控制器进行比较。通过在MATLAB下搭建传统PID控制器模型和简化了的模糊控制器模型,最终分析和比较了该模糊控制器和传统PID控制器的不同控制效果。     

Sliding mode neural network inference fuzzy logic control foractive suspension systems

In the automotive industry, suspension systems are designed to provide desirable vehicle ride and handling properties. This paper presents the development of a robust intelligent nonlinear controller for active suspension systems based on a comprehensive and realistic nonlinear model. The inherent complex nonlinear system model's structure, and the presence of parameter uncertainties, have increased the difficulties of applying conventional linear and nonlinear control techniques. Recently, the combination of sliding mode, fuzzy logic, and neural network methodologies has emerged as a promising technique for dealing with complex uncertain systems. In this paper, a sliding mode neural network inference fuzzy logic controller is designed for automotive suspension systems in order to enhance the ride and comfort. Extensive simulations are performed on a quarter-car model, and the results show that the proposed controller outperforms existing conventional controllers with regard to body acceleration, suspension deflection, and tire deflection     

Fuzzy Sliding Mode Control for Discrete Nonlinear Systems

Sliding mode control is introduced into classical model free fuzzy logic control for discrete time nonlinear systems with uncertainty to the design of a novel fuzzy sliding mode control to meet the requirement of necessary and sufficient reaching conditions of sliding mode control. The simulation results show that the proposed controller outperforms the original fuzzy sliding mode controller and the classical fuzzy logic controller in stability, convergence and robustness.     

三级倒立摆的加权变量模糊神经网络控制

为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型摸糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani型控制器的仿真对比,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。     

模糊预补偿PID控制

利用模糊控制理论的非线性特性，在工业过程控制中将其与PID控制结合，能改善常规PID控制器的控制性能。给出了一种基于模糊逻辑规则作为预补偿机制的PID控制。采用模糊推理和改进Z—N方法结合的方法。通过使用模糊逻辑规则作为预补偿器调整控制信号。校正PID控制器产生的较大超调，以达到改善PID控制器控制性能的目的。经仿真证明。该方法可克服传统Z—N方法产生的过大超调和较长调整时间的不足，同时又保持较好的抗负荷扰动能力和鲁棒性。     

应用MATLAB设计炼钢电弧炉电极模糊控制器

用模糊控制方法对炼钢电弧炉电极进行控制,叙述电极模糊控制器的设计思想,并用Matlab及模糊逻辑工具箱实现该二维模糊控制器。采用Simulink工具箱动态仿真,计算机仿真表明控制效果比较满意。     

基于半导体制冷片的超速离心机温度控制模块设计

设计了超速离心机的温度控制模块,采用了模糊PID算法,通过PID参数的自动整定,对半导体制冷片的电压进行调整,从而控制半导体制冷片的制冷或制热效率,能对超速离心机离心室内的温度进行精确并且快速的控制.在MATLAB的simulink环境下进行仿真后分析可知,模糊PID算法兼具常规PID算法和模糊控制的优点,能够有效提高...