基于振型分解法的车辆悬架系统主动控制

针对传统车辆被动悬架抗干扰性差的缺点,基于1/4车辆悬架系统,建立了车辆悬架动力学模型,以车身垂向加速度、悬架动扰度、轮胎变形量为控制指标,采用线性二次型(LQR)最优方法设计控制器.鉴于性能指标中加权矩阵难于确定的问题,提出基于振型分解法来优化选择加权矩阵,根据各振型分量的不同重要性,赋予各振型分量不同的权重,通过优化选择悬架系统的加权矩阵,获得最优反馈增益及最优控制力,从而抑制高频噪声和高阶计算模型误差对输出控制力的影响,提高了车辆悬架系统的抗干扰能力,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性.最后,以二自由度车辆悬架系统在路面模拟输入作用下的动态响应为例,通过与被动悬架进行对比,证明了所提方法的正确性和有效性.     

基于模糊PID控制的列车主动悬架振动控制研究

为了研究高速列车主动悬架系统横向振动控制,将研究对象简化为二自由度1/4车悬挂模型,研究了高速列车车体的横移、侧滚为变量的列车悬挂控制系统,采用德国轨道谱作为列车的激励拟合。算法控制器选择方面,在PID控制和模糊控制的基础上,建立模糊PID控制,并建立了基于模糊PID控制的高速列车主动悬架横向振动控制系统,通过MATLAB仿真生成关系曲线,验证了模糊PID控制算法具有更好的控制效果。     

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.     

基于动态神经网络自适应控制的主动悬架系统

主动悬挂系统中的液压执行器伺服系统是典型的仿射非线性系统，其参数也是时变的，要建立其准确的数学模型是很困难的。在该文中将主动悬架系统看作是一未知系统，利用动态神经网络对未知系统进行辨识，根据建模误差和参数的不确定性来调整网络的参数和结构并用动态神经网络的优化能力得出系统的控制率。在仿真试验中用动态神经网络所得到的控制算法对模型的输出进行跟踪控制，从仿真结果图可以看出这种控制器能获得较好的控制效果。     

汽车主动悬架系统的控制方法综述

汽车主动悬架系统是车辆结构的重要组成部分之一,良好的汽车主动悬架系统可以大幅度提高汽车整体的稳定性和安全性。因此,针对几类典型汽车主动悬架系统的控制方法进行综述。首先,介绍汽车主动悬架系统模型和路面输入模型,包括四分之一主动悬架系统模型、二分之一主动悬架系统模型和随机路面模型。然后,阐述现有的典型控制方法对提升几类汽车主动悬架系统性能的影响。最后,总结并指出主动悬架系统的研究发展方向和趋势。     

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.     

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.     

用MATLAB解决汽车悬架的主动控制问题

为了解决汽车被动悬不能兼顾乘坐舒适性和行驶稳定性的矛盾,在汽车上采用主动悬架,应用ＭＡＴＬＡＢ这一优秀数学软件方便地对汽车上的悬架的主动控制力进行了求解,对主动悬架进行了仿真分析。     

轮毂式电机驱动电动汽车主动悬架滑模控制研究

悬架作为车身、车架和车轮之间的一个连接结构系统,对车辆的行驶平顺性、操纵稳定性、驾乘舒适性等具有较大影响.针对新型主动悬架系统能改善驾乘舒适性、防止驾驶者的疲劳,以及保证极限工况危急时刻车辆操控权限的优点,建立采用悬置轮毂式电机驱动的电动汽车四分之一主动悬架模型,设计了基于电磁作动器的主动悬架滑模控制系统,运用李雅普诺...     

六自由度主动手腕控制设计研究

本文主要介绍了六自由度主动手腕控制系统的结构设计，详细讨论了控制策略，针对六自由度主动手腕结构特点，进行了控制模型的线性化处理，提出了多维ＰＤ控制算法，并在ＳＴＤ－ＸＴ控制计算机上实现，利用提出的控制算法六自由度主动手腕进行了控制实验，控制系统结构简单，易于实现实验结果表明设计的控制系统满意了主动手腕设计性能要求。     

基于Wiener模型的混沌系统辨识与控制研究

本文采用Wiener模型来辨识混沌系统,利用扩 展Kalman滤波算法加快辨识过程．在此基础上,设计非线性广义预测控制算法对混沌系统加 以控制,引入增量因子改善了动态过渡过程特性．大量的辨识和控制仿真验证了本文的有效 性．     

MODELING AND CONTROL OF THE ACTIVE SUSPENSION SYSTEM USING PROPORTIONAL INTEGRAL SLIDING MODE APPROACH

The purposes of this paper are to present a new method in modeling an active suspension system for half‐car model in state space form and to develop a robust strategy in controlling the active suspension system. Proportional integral sliding mode control strategy is proposed for the system. A simulation study is performed to prove the effectiveness and robustness of the control approach and performance of the controller is compared to the linear quadratic regulator and the existing passive suspension system.     

遥控作业器基于主动时延神经网络的感知和控制

遥控作业器是实现未知或危险环境中作业的有力手段．由于遥控机械手大多工作在不确定的环境中，操作者难以预先知道环境目标的动力学特性，在机械手和环境发生力的交互过程中，需要考虑机械手和环境碰撞时的强非线性对控制回路的影响，因此对机械手和环境碰撞的实时感知和识别是非常重要的．本文利用接近觉传感器测量机械手顶端与环境物体的距离，提出了基于主动时延神经网络的遥控作业器的感知和控制方法．仿真实验表明了该方法的有效性和对接近觉传感器量程的要求     

将基于PRAM模型的算法转换为基于LogP模型的算法的一种方法

本文提出了一种将基于ＰＲＡＭ模型的并行算法转换为基于ＬｏｇＰ模型的并行算法的方法，并在算法的通信结构有无环图上进行线性分组的方法，实现基于ＬｏｇＰ模型的算法的优化。     

基于主动轮廓模型的啤酒瓶凸性字符提取和识别方法

本文提出了一种用计算机自动提取啤酒瓶字符并进行识别的方法,代替手工操作,有效地降低了成本和提高了效率．该方法首先采用线阵CCD得到啤酒瓶字符的图像,接下来对图像进行预处理,然后用一种改进的主动轮廓模型提取出啤酒瓶上的凸性字符,最后用多层BP神经网络对字符进行识别,就可确定是否含有“B”字和是否在使用期内．实验结果表明,该方法能有效地提取啤酒瓶上的字符并识别出“B”和日期,简单可行,分拣正确率达到了95%以上．     

基于对象特征模型描述的智能控制

目前出现的一些智能控制,大多数要靠现场试凑确定控制器结构和参数,缺乏事先按要求进行控制器设计的完整思想.为此,介绍一种新方法--基于对象特征模型描述的智能控制.该方法的基本思想是根据对象的特征模型描述和控制要求,设计智能控制器.它设计简单,使用方便,一般不需人们现场试凑调整.论文阐述了本方法产生的背景、基本原理和组成,智能控制器的设计以及多个实际工程的应用情况.     

基于任务-操作的访问控制模型研究

访问控制是目前解决信息系统安全问题的主要技术。针对传统的基于任务-角色的访问控制策略在系统的安全性、通用性和实用性方面的不足,提出了一种新的基于任务-操作的访问控制模型(T-OBAC),该模型结合了基于任务和基于操作访问控制模型的共同优点,且角色描述更精确、安全性更好、应用更便捷、灵活。对它的基本原理、特点、实施步骤和实现方法等进行了深入研究,并通过一个实际系统开发的例子展示了模型应用的可行性和有效性。     

基于几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割方法的研究

提出一种几何活动轮廓模型初始轮廓自动分割的方法。此方法综合利用了分水岭算法以及几何活动轮廓模型算法,通过利用人脸的肤色特征、结构特征等逐级判别原理,从而实现了自动分割的目的。实验结果表明,采用此方法很好地实现了目标对象轮廓的自动分割,基本可达到与人工干预相近的效果。此方法同样可以广泛应用干人脸检测、图像自动分割、视频监控系统等领域。