基于模糊PID控制的半主动空气悬架系统研究

以空气悬架系统为研究对象,建立了半主动空气悬架的1/4车辆模型及白噪声的路面激励模型,将模糊控制理论和PID控制方法结合起来设计模糊PID控制器,并利用Simulink对建立的动力学模型进行平顺性仿真分析。从最终的结果可以得到结论:与传统PID控制的空气悬架相比,模糊PID控制的半主动空气悬架能更好地提高车辆的行驶平顺性。     

非线性空气悬架的动力学特性研究

为研究空气悬架的动力学特性,综合考虑空气悬架系统机械、气动、控制等部件间的相互作用,基于AMEsim仿真平台建立空气悬架的一维动力学模型,对特定工况下的空气悬架进行动力学仿真研究。仿真结果表明,空气悬架可以有效降低激励导致的系统振动频率,提高行车品质。     

基于空气悬架客车1/2模型的模糊控制仿真

为了改善空气悬架客车动态性能的控制效果,以空气悬架客车1/2 模型为控制对象,以车身垂直运动和俯仰运动加速度为控制指标,以B级路面为随机输入,应用模糊控制技术对1/2车辆模型进行了计算机控制仿真分析。结果表明:在引入垂直振动和俯仰振动2 个控制器后,车辆的行驶平顺性和操纵稳定性均得到了明显改善。     

高速列车座椅主动悬架的模糊控制与PID控制系统

建立了基于主动悬架的的高速列车悬架—座椅—人体的四自由度动力学模型,并对该列车模型平顺性的优化控制进行了研究。针对该座椅主动悬架模型设计了模糊控制器、传统PID控制器与自适应的模糊PID控制器,应用Matlab/Simulink软件在相同的工况下进行仿真实验,并将三种控制方法下的仿真结果与被动悬架车辆模型的仿真结果进行对比分析。结果表明,相较与被动悬架车辆模型,上述三种控制方法下的主动模型座椅处的振动特性都得到了改善,达到了预期的控制效果,且自适应模糊PID控制下的改善程度最佳,对高速列车乘坐舒适性的提高有着一定的理论参考意义。     

具有LQG控制器的主动悬架半车模型动力学分析与仿真

基于达朗贝尔原理建立半车主动悬架动力学模型,采用最优控制理论进行主动悬架LQG控制器设计.在Matlab/Simulink中建立对应的系统仿真模型,采用白噪声路面输入后进行该系统动态特性仿真,并将主、被动悬架特性进行对比分析.仿真结果表明,相对于被动悬架主动悬架性能有明显改善.     

基于联合仿真的半主动悬架车辆平顺性

为减少车辆悬架系统开发周期和成本,利用SIMPACK软件建立了车辆1／4悬架多体动力学模型,基于天棚控制策略设计了半主动悬架控制器,并通过MATLAB／SIMULINK编写了控制算法对其进行联合仿真．将采用半主动悬架系统得到的仿真结果与采用被动悬架系统得到的仿真结果进行了对比,车身垂直加速度均方根值减少了30．2％．结果表明,基于天棚控制的半主动悬架可以有效衰减车身的振动,改善车辆的行驶平顺性,从而为车辆动力学系统的仿真分析提供了一种有效方法．     

用模糊－PI控制改善气动位置伺服系统的静、动态特性

本文运用模糊－ＰＩ控制器，充分利用了模糊控制对气动位置伺服系统的动态性能改善的优势和ＰＩ控制对系统静态性能有利的特点，互补控制．实验表明模糊－ＰＩ控制器比常规ＰＩＤ控制器更有效，这种控制方法使系统具有良好的静、动态特性．     

汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制

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.     

主动悬架改善重型车辆性能的仿真研究

仿真研究主动悬架改善重型车辆的平顺性和对路面的损伤。在主动悬架最优控制中采用了相对自由度状态向量，控制更容易实现；建立重型车辆装载主动悬架或被动悬架时的动力学模型，计算车辆路面作用力、车体加速度的统计特性，并加以比较。重型车辆装载预瞄全状态反馈主动悬架后与原被动悬架相比，对路面损伤降低了23％～27％，尤其是车辆平顺性改善了90％以上。     

基于模糊动态输出反馈的重载运输车舒适性研究

为改善重载运输车辆行驶平顺性和驾驶舒适性的问题,以半主动油气悬架及人-椅集中质量模型为研究对象,设计基于模糊动态输出反馈的增量式PID油气悬架控制系统,综合考虑驾驶员的主观感受和烦恼率,以车身垂向加速度、车轮动载荷、悬架动挠度和驾驶员烦恼率为评价指标,对被动悬架、模糊PID和模糊动态输出反馈增量式PID控制油气悬架系统...     

半主动空气悬架的参数自调整模糊控制仿真

针对半主动空气悬架系统进行了自调整模糊控制算法的仿真研究。以某空气悬架大客车1/4车辆模型为仿真对象,设计了参数自调整的模糊控制器,并以B级路面为随机输入,以平顺性为评价指标,对模型进行了计算机仿真。结果表明,在引入参数自调整模糊控制方法后,车辆的行驶平顺性得到了改善。此外,当汽车行驶工况变化时,该控制器仍表现出良好的控制效果。     

磁流变阻尼器在工程车辆悬架系统中的应用

为了改善工程车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性,针对工程车辆被动式悬架系统存在阻尼固定、变化范围小的缺点,采用磁流变阻尼器,设计了其模糊控制器,建立工程车辆悬架系统的半主动控制模型,并用白噪声信号模拟路面情况进行仿真分析,结果表明:采用模糊控制的磁流变阻尼器的半主动悬架与被动悬架相比,可以有效地降低振动的加速度峰值,减振效果明显。     

空气悬架混杂系统车身高度与可调阻尼分层控制

针对空气悬架车身高度调节控制过程中车身高度和阻尼器阻尼力难以进行协调控制的难题,提出一种基于混合逻辑动态(MLD)模型的空气悬架车身高度与可调阻尼分层控制策略。考虑空气悬架充放气过程中存在的混杂特性,应用MLD建模方法建立具有电磁阀和磁流变阻尼器的非线性空气悬架混杂系统模型,设计描述电磁阀开关状态的混杂自动机进行车高调节上层控制,基于混杂模型预测控制方法对磁流变阻尼器输入电流进行下层控制,进而通过改变电磁阀开关状态和磁流变阻尼器输入电流实现车身高度与可调阻尼分层控制。在随机路面激励工况下进行仿真验证,结果表明：所提控制方法在有效跟踪车身高度的同时,车身加速度相比于被动悬架和混杂模型预测控制分别降低了34.33%、34.34%,不仅能有效提高车辆乘坐舒适性,也能直接防止电磁阀频繁切换现象的发生,从而延长电磁阀的使用寿命。     

气动PCM位置伺服系统的研究

介绍了气动ＰＣＭ控制的基本原理，提出了一种气动ＰＣＭ位置伺服系统。把数字ＰＩＤ技术应用于该系统。仿真和实验结果表明：ＰＩＤ控制能有效地改善系统的性能，重复定位最大误差小于±０．３ｍｍ。     

基于模糊PID的半主动悬架控制策略研究

针对传统被动悬架平顺性不足的问题，本文研究了基于模糊PID的半主动悬架控制策略。通过CarSim软件建立某C级轿车的整车模型，基于模糊PID控制原理在Simulink中设计控制器并配置相关参数，建立基于滤波白噪声的路面模型，并将其载入CarSim软件。通过在CarSim中设置数据输入、输出仿真端口，将车辆模型运行数据通过S-Function模块发送到Simulink中求解控制信号，再通过S-Function模块施加到CarSim中，形成闭环控制系统，最后进行联合仿真试验验证模糊PID控制算法的有效性。仿真结果表明，配置有模糊PID控制器的半主动悬架明显改善了车辆的平顺性。该研究具有广阔的应用前景。     

基于ADAMS的空气悬架建模仿真及优化

针对目前汽车乘坐舒适度与运行平稳性易受悬架系统影响的特点,采用虚拟样机技术对车辆空气悬架系统进行了研究.首先,依据某车型悬架系统参数建立仿真模型,然后结合试验设计DOE分析技术对车辆悬架系统中的关键部件进行分析,最后采用"敏感度分析—硬点优化—试验验证"的控制理论,对空气悬架结构的KC特性进行优化设计.结果表明,四轮定位参数经过优化之后,前束角从1.37°减至0.3°;外倾角优化后为0.012°/mm,符合(-0.003°~0.015°)/mm的设计要求;主销内倾角优化后为7°~11.5°,较优化前更好地满足了设计要求;主销后倾角在优化后表现出轮跳工况下基本保持不变的特性.     

基于比例阀的车辆液压主动悬架系统的设计与仿真

以高性能电液比例阀为作动器,设计了车辆主动悬架系统。基于主动悬架车辆1／4动力学模型,采用PID控制器,利用Matlab软件建立了主动悬架汽车动力学仿真模型,并用某车型数据进行了动力学分析和仿真。仿真结果表明,比例控制技术应用于主动悬架控制是可行的。     

气动人工肌肉伺服平台的建模

为克服传统液压或电气驱动并联平台的不足,提出了将气动人工肌肉应用于并联伺服平台的驱动关节,实现平台位姿控制.通过对平台系统的运动学和动力学分析,结合气动人工肌肉的充气压力-伸缩力-伸缩比三者的关系,建立了气动人工肌肉并联伺服平台位姿控制系统的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,通过输入一定电压来控制气动人工肌肉的充气压力,可实现伺服平台的二自由度转动,而且系统运动平稳.同时分析了在相同输入电压和初始位姿条件下,不同惯性负载和力矩负载对伺服平台响应速度和稳态位姿的影响.所得模型及仿真分析为气动肌肉系统的高精度控制提供了理论基础.     

汽车半主动悬架神经模糊融合网络控制

针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应调整.将直接控制力作为参考控制力对神经网络进行训练,输出控制力结合开关控制策略实现悬架的半主动控制.仿真分析表明,神经模糊融合网络控制器相对于模糊控制器和被动悬架,使悬架性能得到了显著的改善.     

基于AMESim／Simulink的磁流变半主动悬架系统性能仿真

对车辆磁流变半主动悬架系统进行了高效且简单的AMESim建模,以经典模糊控制理论为基础在Simulink中建立其控制模块,并进行联合仿真。结果表明,所建的模型正确,控制模块有效实现了对磁流变半主动悬架系统的控制,同时也表明,基于磁流变半主动悬架系统的车辆具有更好的行驶平顺性。