基于带修正因子的模糊控制汽车主动悬架系统的研究

根据路面 -汽车系统的特点 ,提出一种在线可调整的模糊控制算法 ,其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。该方法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 L MS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 ,以汽车操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标 ,进行了仿真计算及分析。又进一步在两自由度系统上进行了台架试验研究 ,结果证明该算法对系统的振动控制具有较好的效果。     

变速磁流变半主动悬架车辆与随机路面系统的模糊振动控制

建立半主动悬架车辆和随机路面系统模型,在采用磁流变减振器的基础上,应用模糊逻辑控制理论,进行车辆半主动悬架模糊控制器的设计,获得在模糊控制理论下可调阻尼力随时间变化的关系,应用simulink编制车路模型的仿真程序,研究在模糊控制算法下的匀变速行驶车辆路面系统平顺性问题。计算结果表明,与被动悬架的车辆相比,模糊控制的磁流变半主动悬架车辆可以改善行驶平顺性,同时还可减少车对路面的作用力,这对于车路系统是有利的,对于深入分析路面结构动力响应也具有重要的参考价值。     

汽车半主动磁流变悬架的自适应双模糊控制方法

为了减小汽车俯仰角、提高汽车平顺性,以磁流变减振器为控制对象,提出了自适应双模糊控制的半主动悬架系统。在实验室实际测试基础上,建立了磁流变减振器阻尼力的非线性Bingham模型和基于该磁流变减振器的半车四自由度汽车半主动悬架数学模型。分别以车身质心速度、俯仰角速度及其偏差变化率作为模糊控制器输入,设计了自适应双模糊控制器,实现了车辆半主动悬架的自适应模糊控制。利用MATLAB软件的SIMULINK工具箱对其进行仿真,获得车身加速度、悬架动行程及车轮动载荷的时域响应特性,并对仿真结果进行了对比分析。结果表明,自适应模糊控制下半主动悬架系统的隔振效果要远好于最优被动系统,而且对路面破坏小,并对运行工况有一定的适应性。     

基于电流变流液半主动悬架的模糊控制研究

对汽车悬架系统的主动控制有多种方法 ,但由于各种原因都难以实现。本文通过对车体四分之一模型和半主动悬架的研究 ,结合电流变流液 (ERF)的特性 ,构造了一个模糊控制器 ,对悬架系统进行半主动控制。并将结果和常量控制结果进行了比较 ,证实了模糊控制的良好效果     

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。     

基于参数自调整的三维模糊控制系统

提出了一种基于参数自调整模糊控制器的设计方法．详细讨论了在参数自调整模糊控制器中使用的模糊控制规则和模糊调整规则表的设计步骤．但是，常规的模糊算法不可避免地存在一些局限性．如控制参数一旦选定就不可更改．控制精度和响应速度有待提高．故本文提出一种基于优选法的控制参数自修正模糊算法，可克服单凭经验调整控制参数的缺陷．并可在一定程度上提高系统的响应速度和稳态性能．再生产中有其实用性．     

空调系统神经模糊控制器——结构和算法

提出了一种适用于空调系统控制的新型神经模糊控制器。这种神经模糊控制器将神经网络和模糊控制紧密结合，是一种以神经网络表示模糊控制规则的模糊控制系统，控制推理基于模糊推理的精确值法，神经网络采用后向传播（BP）学习算法。本文论述这种神经模糊控制器的结构和算法，其仿真和优化将另文论述。     

空间网壳结构的自调整模糊振动控制

基于模糊控制原理,构建运用于大跨空间网格结构的经控制规则修改的自调整模糊控制器,提出含有一个和多个调整因子的控制规则的解析形式及其相应控制规则表,且对控制规则进行调整因子自寻优.运用该模糊控制器,实施对网壳结构的振动控制,数值对比分析在自调整模糊控制器与未经过规则修改的模糊控制器下,结构动力响应及调整因子在自寻优前后的结构动力响应.研究表明,该自调整模糊控制器设计简便,振动控制效果明显.     

半主动悬架系统特性及性能分析

随着电子技术的飞速发展，电控技术在汽车上得到广泛应用。本文针对传统被动悬架平顺性差，主动悬架成本较高的问题，提出了一种在模糊控制规则下的半主动悬架系统以实现悬架成本与性能的折中，并利用Madab对该系统进行仿真。结果表明，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并降低成本。     

PID模糊控制器在软胶囊生产过程中对温度控制系统的调节

本文阐述了模糊控制的方法,模糊控制器PID的结构和工作原理。介绍了利用PID模糊控制器运用模糊控制原理对软胶囊生产中温度控制系统的在线最佳调整,使其具有较好的静动态特性,提高系统的鲁棒性。利用MATLAB软件进行了仿真,证明其控制性能好于常规控制器。     

多自由度车辆模型半主动悬架模糊控制

考虑到发动机、座椅及乘客等多种因素影响，建立了多自由度车辆模型，并利用RD-1005型可调阻尼器及其阻尼力滞回特性，设计了车辆半主动悬架振动模糊自适应控制系统。模糊控制器以车体振动位移误差及其变化率为输入，用重心法进行模糊推理可调阻尼力，运用龙格一库塔法计算出阻尼器活塞杆的位移。利用MATLAB对模型系统进行了计算机仿真研究，并侧重实现了输出阻尼力的自适应控制算法。仿真结果证实了程序的正确性和理论的可行性，对实际车辆半主动悬架系统的设计有一定参考价值。     

基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架模糊控制

针对磁流变悬架的非线性以及动力学模型的不确定性,提出一种基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架整车模糊控制策略。首先建立了基于磁流变减振器的整车动力学模型,并将车辆的振动控制分解垂向振动、俯仰、侧倾三个基本任务设计模糊控制器,进而设计了隶属函数和模糊控制规则;接着引入混合田口遗传算法实现对模糊控制器的隶属函数和模糊控制规则同时优化;最后进行实车道路试验来验证控制策略的有效性。试验结果表明,基于混合田口遗传算法的模糊控制能够降低确定路面激励下车身加速度峰峰值,降低随机路面激励下的加速度均方根值,显著提高车辆的平顺性,其控制效果要优于优化前的模糊控制策略。     

基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制优化研究

该文利用ADAMS 软件建立了汽车半主动悬架系统多体模型,通过ADAMS/Control 模块将悬架模型从ADAMS/View中导入MATLAB/Simulink 环境中,然后,完成模糊控制器的设计。模糊控制器的模糊规则由Matlab语言编写的改进遗传算法进行优化,实现汽车半主动悬架系统多体模型模糊控制器的改进遗传算法优化设计。为了检验模糊控制器的控制效果和改进遗传算法的优化性能,在C级路面下,以25m/s和35m/s两种不同车速对半主动悬架系统和被动悬架系统进行对比分析。仿真结果表明:基于改进遗传算法的半主动悬架系统模糊控制能够显著改善汽车的行驶平顺性。     

基于Workbench的粘箱机推动臂强度分析与优化设计

目的 为提高肥料包装计量精度,设计一种肥料包装机控制系统。方法 建立肥料动态称量系统数学模型。结合模糊控制和内模控制理论的先进控制算法,设计肥料包装计量精度控制系统。采用内模控制使PID控制器参数简化,同时模糊控制的引入实现了控制参数的在线调整。利用肥料质量偏差及其变化率,基于Mamdan二维模糊控制器实现内膜控制参数λ的自动调整。结果 实验结果表明,在模糊内模PID控制下,质量最大相对误差为1%;质量绝对误差的平均值为0.2 kg;控制算法超调量较小、具有很好的动静态性能;系统称量误差大幅度减小。结论 所述控制方法和系统可以提高称量包装设备的效率和精度。     

基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计

针对主动悬架系统的质量参数不确定性以及作动器出现的随机故障对车辆行驶平顺性和控制稳定性带来的重要影响,该文提出一种基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计方法。为了描述悬架参数不确定性,基于T-S模糊模型建立1/4车辆的非线性模型,利用故障调节因子表示作动器故障的大小,进而获得考虑悬架系统质量不确定性和作动器故障的车辆主动悬架控制模型。接着,将滑模控制与自适应理论结合,设计合适的滑模面函数和滑模容错控制律,以达到故障悬架系统的容错控制目的;并基于Lyapunov稳定性理论,对所提出控制器稳定性和悬架系统安全约束性能进行了分析。最后,给出一个仿真算例,验证了所设计控制器的有效性和适用性。     

Optimization of Adaptive Fuzzy Controller for Maximum Power Point Tracking Using Whale Algorithm

The advantage of fuzzy controllers in working with inaccurate and nonlinear inputs is that there is no need for an accurate mathematical model and fast convergence and minimal fluctuations in the maximum power point detector. The capability of online fuzzy tracking systems is maximum power, resistance to radiation and temperature changes, and no need for external sensors to measure radiation intensity and temperature. However, the most important issue is the constant changes in the amount of sunlight that cause the maximum power point to be constantly changing. The controller used in the maximum power point tracking (MPPT) circuit must be able to adapt to the new radiation conditions. Therefore, in this paper, to more accurately track the maximum power point of the solar system and receive more electrical power at its output, an adaptive fuzzy control was proposed, the parameters of which are optimized by the whale algorithm. The studies have repeated under different irradiation conditions and the proposed controller performance has been compared with perturb and observe algorithm (P&O) method, which is a practical and high-performance method. To evaluate the performance of the proposed algorithm, the particle swarm algorithm optimized the adaptive fuzzy controller. The simulation results show that the adaptive fuzzy control system performs better than the P&O tracking system. Higher accuracy and consequently more production power at the output of the solar panel is one of the salient features of the proposed control method, which distinguishes it from other methods. On the other hand, the adaptive fuzzy controller optimized by the whale algorithm has been able to perform relatively better than the controller designed by the particle swarm algorithm, which confirms the higher accuracy of the proposed algorithm.     

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．     

基于模糊滑模backstepping的半主动空气悬架设计

为了研究半主动空气悬架系统对车辆行驶性能的影响,提出基于半主动空气悬架的模糊滑模backstepping控制。建立1/4二自由度半主动空气悬架动力学模型,用模糊逻辑系统逼近未知函数,解决了阻尼系数不易测的问题。该方法设计的控制器能够适应因车辆行驶状态或者环境发生改变而引起的系统参数在一定范围内的变化。仿真结果表明,与被动悬架相比,模糊滑模backstepping控制器对于提高半主动空气悬架系统减振效果更加明显。