基于变论域模糊控制的车辆半主动悬架控制方法

针对车辆半主动悬架系统,提出了一种基于变论域模糊PID控制方法,目标是提高车辆在随机路面激励作用下的平顺性。通过将变论域方法与模糊PID控制器相结合来解决模糊PID存在的因模糊规则制定盲目性而产生的在线调节时间过长等问题。由仿真和实验研究对比可知,变论域模糊PID控制下的半主动悬架系统中的车身垂直振动速度和加速度比常规PID控制下的车身垂直振动速度和加速度分别减小了46.56%和29.21%,相比被动悬架系统的车身垂直振动速度和加速度分别减小了58.05%和49.74%。使用该车辆半主动悬架模糊控制方法可提高车辆的平顺性。     

基于模糊PID算法的汽车半主动悬架振动控制

选择了某微型汽车悬架的磁流变减震器为研究对象,运用汽车动力学理论建立了1/4汽车半主动悬架控制系统动力学模型,基于模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器.车辆在不同路面输入谱和不同行驶速度下,以悬架的簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷3个基本参数来表征磁流变半主动悬架系统的振动特性,运用Matlab/Simulink软件对该悬架系统进行仿真研究,仿真结果表明,当汽车在不同等级的路面上行驶时,随着车速的提高,采用模糊PID控制半主动悬架汽车的簧载质量加速度和悬架动挠度的幅值相对于被动悬架均明显减小,表现出了良好的控制效果.轮胎动载荷与被动悬架的幅度大体相当,偶尔还比被动悬架幅值高,但综合来看,模糊PID控制器能更好地减小汽车振动,进一步提高汽车的乘坐舒适性.结果同时也说明了模糊PID控制具有很好的鲁棒性.采用磁流变减振器的半主动悬架系统有效地改善了汽车乘坐舒适性和操纵稳定性.     

基于模糊动态模型的半主动悬架控制系统设计及稳定性分析

在可调减振器性能试验的基础上,建立1/4悬架模糊动态模型,提出一种基于模糊动态模型的半主动悬架控制系统及稳定性分析方法.利用Lyapunov稳定性定理,分析每个模糊子空间闭环系统的稳定性,根据每个模糊子系统稳定性条件,给出模糊控制系统全局稳定的充分条件.以半主动悬架系统仿真计算为基础,开发出以80C51单片机为核心的控制器,研制1/4车辆半主动悬架1:1台架试验系统,并进行台架试验.计算和试验结果基本吻合,基于模糊动态模型的半主动悬架控制系统稳定、有效,为半主动悬架系统的失稳机理及稳定性控制进一步研究奠定了基础.     

车辆座椅悬架自适应模糊PID控制及仿真

为提高车辆座椅悬架减振性能,建立了简化的三自由度车辆座椅悬架模型,结合模糊控制与PID控制理论提出了座椅悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中以座椅垂直振动速度的误差为控制参量设计了PID控制器,将座椅垂直振动速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,利用模糊控制规则对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真。结果表明:相对于不加控制和PID控制的座椅悬架系统,自适应模糊PID控制方法可以明显改善座椅质心处的垂直振动加速度。     

汽车座椅悬架振动的模糊控制研究

建立了车辆座椅悬架系统和路面输入模型,应用模糊控制理论,对车辆座椅半主动悬架模糊控制器进行设计,并在Matlab/Simulink环境下对此模糊控制器进行了仿真,将它与被动悬架以及用模糊控制器控制的半主动悬架做了比较及性能分析.仿真结果证明,相对于其他两种悬架来说,具有模糊控制器作用的半主动悬架在改善座椅悬架振动加速度、速度和乘坐舒适性方面有明显效果.     

工程车辆座椅悬架ANFIS控制策略研究

以某型工程车辆的座椅振动系统为对象，利用自学习和模糊推理(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS),提出了基于ANFIS的座椅悬架振动半主动控制方法，解决了工程车辆工作过程中座椅振动过大的问题。首先，分析工程车辆座椅悬架的振动过程，建立座椅悬架的动力学模型；然后，加入前馈、反馈环节，设计座椅悬架的模糊神经控制系统；最后，分别观测振动激励频率不同、控制器控制对象不同和以实测座椅信号为输入时的控制效果。结果表明，模糊神经振动控制系统减小了座椅的振动能量，降低了座椅的振动频率，座椅振动位移均方根值为被动悬架座椅的52%～66%。     

基于大系统理论半主动悬架系统

建立基于大系统理论的车辆半主动悬架整车数学模型,设计悬架系统各子系统的时滞半主动悬架模糊控制器,利用大系统递阶控制理论实现车辆悬架系统的集成控制,分析车辆动态性能,在仿真计算的基础上,进行实车道路试验。结果表明,大系统递阶控制系统可降低控制矩阵的阶数,通过协调控制、优化车辆的整体性能,而且子系统的划分,能提高控制系统的稳定性,为半主动悬架及其控制系统研究开辟了新的方法和途径。     

基于模糊PID算法半主动悬架的研究及时滞分析

建立1/4车辆半主动悬架模型,采用模糊PID控制,以减小车辆的垂向振动。通过Simulink仿真分析,结果表明,与被动悬架相比较,半主动控制减小了车身的垂向加速度,提高了车辆的乘坐舒适度和操作稳定性。时滞的存在影响系统的控制效果,反馈信号的传输时滞也是不容忽视的,随着传输时滞量的增大,控制系统性能降低,时滞量过大将导致控制系统失稳。     

越野车半主动悬架的变论域模糊PID控制

为了改善半主动悬架的控制效果,利用变论域理论对模糊PID控制器的输入论域和输出论域进行调节。根据阻尼可调两级压力式油气悬架的力学特性,建立半车半主动悬架动力学模型,在MATLAB/Simulink中构建半车半主动悬架控制模型,以冲击路面和随机路面作为输入激励进行仿真。结果表明,不同路面激励下,变论域模糊PID控制悬架和模糊PID控制悬架的减振效果均明显好于被动悬架,在冲击路面激励下的减振效果较好。冲击路面激励下,相较于模糊PID控制悬架,变论域模糊PID控制悬架的前、后车身垂直加速度和车身俯仰角加速度均方根分别减小30.89%,34.36%,37.00%,车身动挠度均方根比较接近,进一步提高了越野车的行驶平顺性。     

汽车主动悬架控制策略对比研究

为提高汽车主动悬架减振性能,建立了简化的1/4车体二自由度主动悬架模型,分别结合PID控制、模糊控制和自适应模糊PID控制方式设计了1/4车二自由度主动悬架控制器。以C级路面白噪声随机信号为激励,利用MATLAB/Simulink软件对车辆主动悬架的三种控制方式进行了仿真,选取车身垂直振动速度及加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷等指标进行控制效果评价。结果表明:基于自适应模糊PID控制的主动悬架较其他控制方式能明显改善汽车行驶平顺性,可有效抑制汽车主动悬架的振动。     

RS3 DCS与3500系统的通信实现

主要论述了3500系统与罗斯蒙特公司DCS系统实现通信的方法,包括硬件设置,软件组态以 及参数处理等过程,从而为实际生产提供了有利条件。     

基于双环串联自适应模型跟随控制的正弦振动控制系统

本文针对目前各种正弦振动控制系统在使用过程中都需要调节控制参数的缺陷，提出了一种基于双环串联自适应模型跟随控制的正弦振动控制系统。该系统采用自适应模型跟随控制算法、软件幅值检测和数字式扫频正弦信号发生器。系统所有控制参数均在安装时一次性确定，无需用户在使用过程中进行任何调节，大大方便了用户的操作使用，提高了环境试验的安全性。同时，该系统与已有的各种正弦振动控制系统相比，还具有控制精度高、鲁棒性强、算法移植和升级方便等优点。     

西门子840通信控制技术与APC控制

文章以卧式加工中心自动工作台交换（APC）控制为例,介绍了西门子840通道控制技术的特点。     

铁水脱硫喷吹自动化控制系统

随着以计算机优化喷吹系统自动化控制技术的发展,从而实现喷枪喷吹法在一定的可利用的脱 硫时间内既快又准地命中目标硫,同时降低生产成本。     

主烘腔温控网络系统的研发

基于LonWorks现场总线技术，提出建立控制网络系统(CNS)，对它的实现策略进行了探讨，并以散热器芯子烘焊自动线控制系统中主烘腔的温度控制为应用对象，建立了基于LonWorks节点的主烘腔温度模糊控制系统，分散的节点不仅有效地实现了温度模糊控制的功能，而且使系统整体性能得到了提高。     

IEC62443标准中区域和管道的应用探讨

本文描述了工业自动化控制系统出现信息安全问题的几个方面．并且讨论了如何应用区域和管道来分析信息安全模型。     

石油钻杆热处理监控系统的研究与应用

本系统是采用PLC和组态工控软件研制出的温度PLC闭环控制系统,设计集过程控制与工况监控为一体,实现了精确的温度控制。     

调节阀的选型及维护

以气动薄膜调节阀为例,简要介绍了调节阀的工作原理,详细论述了调节阀选型的原则及方法,并就调节阀的维护事项及方法作了简单的说明。     

涂膏机械手控制系统设计

介绍了负极片自动化生产线的组成和涂膏机械手的基本结构、工作原理。主要介绍涂膏成型系统中涂膏机械手的控制系统。根据相关技术规定,极片膏体要求平整无缺口、厚度的精度要求为±0.1mm、速度超过3片/min,所以涂膏的连续性和均匀性是直接影响极片成型的重要因素。针对涂膏机械手传动机构复杂、工作频率高、动作要求准确以及膏体高粘度的特点,设计了一种以模糊PID控制结合专家判断的控制方案。阐述了该方案的控制系统组成、软件设计以及实现方法。在上海空间电源研究所的成功运行,表明本系统实现了均匀性涂膏,满足了系统对稳定性、准确性等方面要求。     

基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

基于神经网络实现智能PID控制的策略,它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定实现,进而进行自学,用于多变量系统的解耦控制。本文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真。通过计算机仿真证明了基于神经网络的PID控制器网络结构简单规范具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。系统易于实现,融解耦器与控制器于一体,适用于非线性多变量系统的解耦控制。能够使解耦后的系统具有良好的动态和静态性能,特别是依据BP控制规律来确定网络连接权的初值,还具有参数快速收敛的优点。