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1.
汽车主动悬架系统LMS自适应控制技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据汽车行驶平顺性和操纵稳定性的评价方法,确定簧上质量的加速度、车轮与地面问的动载荷以及簧上、簧下质量的动挠度为评价指标。选择LMS自适应滤波算法,通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标达最小,针对简化的车辆模型,将被动悬架系统与LMS自适应主动控制悬架系统相对比,结果分析表明LMS自适应主动控制策略理论上在悬架系统中的应用是切实可行的,悬架系统性能明显提高。 相似文献
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自调整模糊控制技术在汽车悬架系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标,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方法得到.该算法不仅体现了一般模糊控制算法对非线性系统具有的明显优势,而且可以利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子,改善了一般模糊控制算法对专家先期经验依赖的缺陷.通过对简化的车辆模型仿真计算分析,证明该算法对悬架系统的振动控制具有较好的效果;并在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究,结果证明,与被动悬架系统相比,LMS自适应模糊主动悬架系统簧上质量加速度均方根降低41%. 相似文献
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主动悬架是汽车悬架的发展方向,介绍了主动悬架的原理,探讨了主动悬架的各种控制理论,重点讨论了由前悬架的振动对后悬架进行控制的预见控制模型. 相似文献
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介绍了传递路径分析的基本原理,利用LMS/TPA软件,对某轿车由路面激励通过悬架和车身对驾驶员座椅地板垂直振动加速度的传递路径进行了分析。通过实车道路试验和室内锤击法试验,详述了汽车振动传递路径分析与试验。对影响整车行驶平顺性的悬架系统主要传递路径进行了分析识别。结果表明,路面激励通过前悬架右下控制臂后点对驾驶员座椅地... 相似文献
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汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制 总被引:5,自引:0,他引:5
考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性. 相似文献
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研究汽车的振动特性,简化出具有独立悬架的七自由度非线性动力学模型,推导其振动微分方程,并整理成矩阵形式,运用数值仿真方法研究汽车悬架刚度、悬架阻尼系数和轮胎刚度等参数对汽车悬架振动特性的影响.结果表明:系统的共振区间为f=0.8~3.0;在共振区域时,随着悬架刚度、悬架阻尼和轮胎刚度的增加,汽车的稳定性、安全性下降,但当频率足够高时,悬架振动幅值的变化并不明显;随着系统参数的变化,悬架1、3的幅值变化剧烈,悬架2、4的幅值变化不是很明显.因此,在设计悬架时应该选择合理的结构参数. 相似文献
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为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 相似文献
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汽车悬架系统的发展及控制技术研究现状 总被引:7,自引:0,他引:7
对目前汽车悬架系统的发展及振动控制技术进行了较为全面的综述。传统汽车悬架无法在各种行驶条件下提供良好的减振性能,对几种以现代控制理论为核心的悬架控制技术予以分析,并作出相应的评价,为深入研究提供有力的保证。 相似文献