电磁反力式混合型主动悬架的模糊控制方法

悬架系统是车辆的重要组成部分,对行驶平顺性和操纵稳定性等有着重要影响。全主动悬架能极大地改善车辆的行驶平顺性,但结构复杂且需消耗较多附加能量。本文研究了一种新颖的主动悬架——电磁反力式混合型主动悬架的模糊控制方法。根据该主动悬架的结构特点,建立了2自由度1/4车辆模型,通过动力学分析建立了其数学模型并提出了模糊控制策略。在MATLAB /Simulink环境下,对采用模糊控制的系统进行了仿真。结果表明：采用模糊控制的该主动悬架系统,时域内的车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷分别较被动悬架系统改善24.57%、8.33%、12.71%;较PID控制时也有明显改善;从车身加速度信号的频谱可以看出：模糊控制的该主动悬架与被动悬架相比,在分析的各频率下均大大降低了方均根值,轮胎共振频率处尤为明显,表明作动器的控制效果明显。     

一种汽车主动悬架系统模糊控制器设计及试验

设计了一种在线可调整的模糊控制器，其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。不仅体现了模糊控制算法对非线性系统具有的明显优势，而且利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖缺陷。针对简化的汽车模型，在以单频信号作为激励源的仿真研究过程中，该算法对悬架系统的振动控制收到了较好的效果。在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究，结果进一步证明该算法的有效性。     

汽车主动悬架最优控制研究

本文主要根据汽车主动悬架模型，对该主动悬架进行最优控制的研究，通过SIMULINK计算机软件进行仿真，验证了主动悬架减振效果。     

基于T-S模型的汽车主动悬架H∞控制研究

建立了1/2车4自由度主动悬架的T-S模糊模型,提出了基于该模型的悬架模糊H∞控制器设计方案。考虑系统部分状态不能直接量测的情况,设计了状态观测器,并应用线性矩阵不等式方法求出了模糊控制律。所设计的模糊控制器,使得闭环模糊系统全局渐近稳定,并获得了H∞控制性能。仿真结果表明所设计的主动悬架与被动悬架相比,系统能快速稳定,其舒适性和平顺性也得到了显著改善。     

基于DNA免疫算法的汽车主动悬架模糊规则优化

基于生物DNA的结构编码,采用免疫算法学习1/4汽车主动悬架的模糊控制规则。仿真结果表明:该算法具有较好的自学习能力,使用该方法自学习设计的汽车主动悬架的模糊控制器,能有效地改善汽车的平顺性和操纵稳定性。     

汽车主动悬架的最优控制及计算机仿真

本文分析了汽车主动悬架和被动悬架的基本工作性能，基于随机最优控制理论，建立了悬架系统的数学模型，并进行了分析，计算，模拟计算结果及幅频特性图表明主动悬架在改善汽车行驶平顺性和操纵稳定性方面，要优于被动悬架。     

基于LMS自适应滤波的汽车主动悬架研究

针对简化的车辆模型，确定汽车簧上质量的加速度、车轮与地面问的动载荷以及车身的动挠度为悬架系统性能评价指标。将LMS自适应滤波算法与广义自适应控制相对比，仿真计算表明，LMS自适应控制策略不仅计算简单，而且性能指标明显优于广义自适应控制方法。     

我国汽车主动悬架的新技术研究

随着我国汽车技术的发展,主动悬架技术也将得到不断发展和应用。本文介绍了我国汽车主动悬架的新技术的研究。在不断的努力下,会产生成本低廉,质量优秀的汽车主动悬架适应普通汽车。     

基于模糊理论的主动悬架PID控制

针对主动悬架的各种控制策略各有利弊而无法同时达到平顺性和操稳性最优控制的问题,本文采用模糊控制与PID控制相结合的新控制方法进行改善。通过运用matlab／siaulink建立实现这种控制策略的主动悬架控制仿真模型,模拟分析得到主动悬架采用这种控制策略与采用其他控制策略相比,车身加速度幅值的减小力度更大,鲁棒性更强,控制性更优。结果表明：这种控制理论为汽车悬架控制提供了一种更加合理的解决方案。     

汽车主动悬架模糊自适应控制研究

在建立的整车主动悬架系统动力学模型基础上,利用自适应模糊控制方法,分别设计了前轮和后轮的主动悬架模糊自适应控制系统,将前轮的路面激励信号引入到后轮处主动悬架控制策略之中,使得主动悬架可以根据路面和车身姿态的变化而改变特性,以适应当前车辆运行工况的需求,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分析,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分别下降了38.9%和36.5%;车辆以5m/s速度驶过正弦波凸起时,主动悬架的后轮处车身加速度峰值比被动系统减少了43.9%,有效提高了汽车的行驶平顺性。     

基于模糊控制的商用车驾驶室悬置有限带宽主动控制系统研究简

 建立了含驾驶室的商用车十自由度整车数学模型,对安装了驾驶室有限带宽主动悬置的商用车进行模糊控制系统设计,该控制系统全面考虑了驾驶室质心处垂直、俯仰、侧倾方向振动,并采用遗传算法对模糊控制器增益因子进行优化．以积分白噪声随机路面输入作为激励进行振动仿真,仿真结果表明采用本文设计的驾驶室有限带宽主动悬置模糊控制系统相对全浮式悬置系统有效降低了驾驶室质心垂直、俯仰和侧倾加速度,一定程度上提高了商用车行驶平顺性和乘坐舒适性．     

基于AHP的车辆主动悬架LQG控制器设计

基于层次分析法（AHP）设计了一种能够降低车身加速度（BA）、悬架动行程（SWS）和轮胎动位移（DTD）的车辆主动悬架线性最优（LQG）控制器。首先建立了2自由度1/4车辆主被动悬架动力学模型;然后采用AHP确定了悬架各性能评价指标的加权系数并利用最优控制理论设计了车辆主动悬架控制器;最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真分析。对仿真结果进行对比后表明：在特定工况下通过对加权系数的合理选取,BA、SWS和DTD比被动悬架分别减小了18.73%、22.22%和4.76%,且主动控制力的均方根值为535.3994N。     

一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器

针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。     

一种实用的自组织模糊控制器设计方法

介绍一种基于模糊智能比例因子自调整的自组织模糊控制器设计方法 ,给出这种模糊控制器与常规模糊控制器在性能指标上的比较结果 .     

具有可调增益的模糊—PID电液主动控制悬架

针对车辆悬架受不平路面激励作用下的振动,进行电液主动隔振研究,在分析PID和模糊控制方法的基础上,对车辆悬架系统的单自由度电液模拟装置进行了理论和实验研究,提出增益自动跟踪和变系数的模糊－PID控制算法,根据输入信号偏差的大小分别采用模糊或PID控制,通过微型计算机与MCS－98单片联机调试控制,悬架振动的控制效果得到提高,从2.875Hz到7Hz的低频范围内取得了优于被动控制的减振效果,为主动隔振技术在车辆减振实时控制中的应用提供了理论根据和实验基础。     

基于小波变换的磁流变悬架模糊控制算法

运用小波变换的方法将汽车行驶时车身振动信号分解成若干频率成分,分解结果经模糊化处理后作为模糊控制器的输入,根据振动能量的频域分布和车辆悬架阻尼匹配原理制订模糊控制规则,实时调节磁流变阻尼器的阻尼力.实车道路试验表明,基于小波变换的模糊控制算法无论对车身振动还是车轴振动都取得了良好的抑制效果(共振峰值下降了5dB),并且比天棚阻尼控制更具优势.由于该算法只需要一个传感器测量车身加速度,不需要预测路面,是一种非常有应用前景的算法.     

基于专家控制调整的机器人手臂系统模糊控制器设计

 对一种复杂的控制系统，简单的模糊控制器不能形成很好的控制效果，将专家知识应用到模糊控制器上，构成一种综合集成的智能专家模糊控制器，采用一种直接对隶属度函数参数进行矩阵式个体编码的遗传算法，对模糊控制器中隶属函数进行寻优，大大提高了系统的控制效果，同时由于专家知识的引入改善了系统对环境和机构参数变化的适应性。     

整车悬架的最优模糊半主动控制

以配置四个磁流变阻尼器的整车悬架为控制对象,提出顶层最优控制与底层模糊控制相结合的最优模糊控制思想。首先由整车悬架随机最优控制获得4对期望的控制力,再通过模糊控制器使各磁流变阻尼器的反力逼近这4对控制力,从而实现对整车悬架的振动半主动控制。仿真研究表明,最优模糊控制的控制效果明显优于现有的开关最优控制,特别是对簧载质量的垂直加速度、俯仰角加速度以及悬架动挠度抑制效果明显,可不同程度改善车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。     

Different control applications on a vehicle using fuzzy logic control

In this paper, the active suspension control of a vehicle model that has five degrees of freedom with a passenger seat using a fuzzy logic controller is studied. Three cases are taken into account as different control applications. In the first case, the vehicle model having passive suspensions with an active passenger seat is controlled. In the second case, active suspensions with passive passenger seat combination are controlled. In the third case, both the passenger seat and suspensions have active controllers. Vibrations of the passenger seat in the three cases due to road bump input are simulated. At the end of the study, the results are compared in order to select the combination that supplies the best ride comfort.