一种确定车辆悬架LQG控制加权系数的方法

针对车辆悬架LQG控制,提供一种确定与车辆平顺性各评价指标相关加权系数的方法.根据特定工况下对车辆平顺性各评价指标的具体要求,利用层次分析法,确定它们的主观加权比例系数;根据特定工况下原型悬架的性能统计数据,确定各评价指标的同尺度量化比例系数;结合各评价指标的主观加权比例系数与同尺度量化比例系数,确定LQG控制中与平顺性各评价指标相关的最终加权系数.运用实例表明:使用该方法确定加权系数的LQG控制效果明显,且适用性强.     

频域加权的LQG振动主动控制实验研究

针对实际工程领域中存在的伴有大量宽频干扰/噪声的复杂振动环境,直接影响了常规振动主动控制(AVC)的性能甚至稳定性。本文提出了频域加权的线性二次高斯型(LQG)控制方法,实现对特定振动主频重点衰减的同时,保证宽频域的干扰/噪声控制作用。最后利用压电陶瓷贴片的悬臂梁,振动主动控制试验验证了该方法的有效性。     

基于人工蜂群算法的车辆主动悬架LQG控制设计

针对2自由度1/4车体汽车悬架LQG最优控制模型,综合局部精英策略局部搜索能力强和人工蜂群算法全局搜索效率高的优点,提出基于局部精英策略人工蜂群算法确定其加权系数的优化方法。利用Matlab/Simulink仿真软件,以积分白噪声模型作为地面输入和单位阶跃输入为路面输入模型,分别将传统LQG控制、人工蜂群算法LQG控制和局部精英策略人工蜂群算法LQG控制进行仿真和对比分析,结果表明,局部精英策略人工蜂群算法LQG控制方法可改善汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。     

车辆磁流变半主动悬架模糊LQG控制策略研究

为提升车辆行驶舒适性,提出一种半主动悬架模糊LQG(Linear-quadratic-Gaussian control)控制策略.对磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)进行力学特性测试,并建立改进双曲正切模型,利用试验数据采用遗传算法对力学模型进行参数辨识,从而得到可以用于准确描述...     

利用模糊神经网络的汽车主动悬架与EPS集成控制

在基于转向的主动悬架整车动力学模型基础上,引入EPS模型、轮胎模型和路面输入模型,应用模糊神经网络控制方法,设计汽车主动悬架与EPS集成控制系统及其控制策略,集成控制器根据车身姿态的变化,动态调节主动悬架系统的作动器作用力和EPS的助力转矩,进行转向盘转角角阶越输入的仿真计算和分析,结果表明,相对于不加控制的悬架和转向系统,基于模糊神经网络的主动悬架与EPS集成控制系统的质心垂直加速度峰值和标准差分别下降40.94 %和26.06 %,整车横摆角速度峰值和标准差分别下降6.24 %和48.15 %,有效抑制车身的振动,提高汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。     

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。     

转向姿态下车辆主动悬架系统的LQG控制研究

轮胎由于所受垂直载荷变化会引起其侧偏特性的变化,在此基础上建立起八自由度转向状态下主动悬架控制的整车动力学模型,设计了LQG控制器,运用仿真软件进行了数值仿真。计算结果表明：该模型较好的反映了汽车转向时的实际状态;通过选用合适的加权矩阵生成反馈矩阵控制器显著提高了转向姿态下汽车的行驶平顺性和稳定性。     

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。     

自适应LMS算法在汽车悬架振动主动控制中的仿真研究

本文对汽车悬架振动主动控制的LMS(Least Mean Square)算法进行仿真研究。基于自适应LMS算法的控制器运算简单、适应性强。以正弦信号激励两自由度悬架振动系统模型，在计算机上利用matlab软件进行仿真，结果表明LMS算法能显著地改善汽车悬架的性能。     

弹性波主动控制中LMS算法的最佳收敛系数问题研究

对扭转弹性波的主动控制系统以及LMS算法进行了描述。通过对直轴中扭转弹性波主动控制的仿真计算，讨论了LMS算法中的收敛系数对控制系统收敛时间的影响。重点讨论了弹性波控制中误差传递途径相对于主激励源的时间延迟与收敛系数以及收敛时间的关系，并回归出最佳收敛系数与延迟时间之间的倒数关系。同时通过对期望信号和误差信号当量传递函数的研究，从理论上确定了最佳收敛系数与延迟时间的关系，两者的研究结果是一致的。     

基于NiosⅡ的动态称重控制器实现

介绍了一种新的称重控制器的实现方案,它以NiosⅡ软核处理器为核心,可以降低成本;并利用C2H工具将数据处理算法变成硬件加速电路,提高处理器的处理速度,使系统误差小于0.2%。最后,采用Altera公司的EP2C8芯片上实现了这种设计方案。     

车辆悬挂功率反馈主动控制算法

以提高车辆减振性能为目的,提出一种基于降低悬挂系统传递至车体平均功率的功率反馈主动控制算法。以某轮式车辆四分之一车辆二自由度悬挂系统模型为研究对象,基于时域和频域相结合的方法对算法性能进行分析和评价,并分析权重系数取值对算法性能的影响。结果表明:功率反馈控制算法能够显著改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性,提高车辆减振性能。     

基于自调整量化因子模糊控制器的有源噪声控制

本文提出一种基于自调整量化因子模糊控制器的有源噪声控制,它能够有效地对三维空间传播的宽频带噪声进行降噪,这种控制器可根据系统参数的变化在线自动调整量化因子,从而增强降噪效果。数值仿真表明:这种有源降噪方法具有良好的降噪效果。     

主动悬架的一种基于状态反馈的单神经元多变量控制策略

为了以一种简捷的方式来有效控制主动悬架这类典型多变量系统的多输出量,提出了一种基于状态反馈的新型神经元控制策略:采用了单神经元模型,并引入线性二次型最优控制(LQR)中的状态反馈思想和控制律形式.将其应用到1/4主动悬架的控制设计中,研究了悬架参数变化时的鲁棒性能,并和被动悬架及LQR控制进行了性能对比.仿真结果表明,所建议的方法可有效地改进车辆性能,优于LQR控制.而且,对其它类似的LQR多变量控制问题和被控对象,提供了一种可能更有效的新的简便途径.     

振动主动控制中低阶控制器的优化设计

本文提出了一种较为合理的振动主动控制低阶控制器的优化设计方法,在设计准则与设计途径上对前人方法作了改进,具有既兼顾响应与控制要求,又使设计工作量小的优点.算例表明了方法的有效性.     

A Multi-Feature Weighting Based K-Means Algorithm for MOOC Learner Classification

Massive open online courses (MOOC) have recently gained worldwide attention in the field of education. The manner of MOOC provides a new option for learning various kinds of knowledge. A mass of data miming algorithms have been proposed to analyze the learner’s characteristics and classify the learners into different groups. However, most current algorithms mainly focus on the final grade of the learners, which may result in an improper classification. To overcome the shortages of the existing algorithms, a novel multi-feature weighting based K-means (MFWK-means) algorithm is proposed in this paper. Correlations between the widely used feature grade and other features are first investigated, and then the learners are classified based on their grades and weighted features with the proposed MFWK-means algorithm. Experimental results with the Canvas Network Person-Course (CNPC) dataset demonstrate the effectiveness of our method. Moreover, a comparison between the new MFWK-means and the traditional K-means clustering algorithm is implemented to show the superiority of the proposed method.     

对地友好性的悬架参数优化及半主动控制

为改善某商用车的对地友好性,以某重型货车为研究对象,建立了1/4车体的动力学模型,研究悬架参数对道路友好性的影响,运用优化方法对悬架刚度和阻尼进行优化设计。并在此基础上,以提高道路友好性为目标并兼顾振动舒适性,研究阻尼可调减振器的半主动悬架的控制,结果表明,相对于被动悬架,采用最优模糊控制的半主动悬架车辆道路破坏系数有较大幅度的降低。     

车辆主动悬挂的最优控制研究

本文在传统的车辆悬挂设计方法的基础上提出了一种主动悬挂的最优自适应控制方法:首先利用优化方法找出悬挂参数与激励(路面谱与车速)之间的最优对应关系,而激励的大小又可通过车身振动加速度来反映,从而推导出根据车身振动加速度反馈来调节悬挂参数的一种新的最优自适应控制方法.仿真计算结果表明该控制方法是有效的,也是易实现的.     

基于误差分解定权的工业测量空间线面拟合算法

针对工业工件拟合中测量数据由于测量仪器特性导致的不同方向误差分量差异问题进行了研究,提出了基于误差分解定权的工业测量拟合算法。该算法考虑了工件姿态以及测量仪器和测点的空间关系,分析了纵向误差和横向误差分量对空间直线和空间平面拟合的影响,然后通过影响量对测量数据进行定权,从而削弱仪器测量误差对拟合结果的影响,提高工件拟合精度。实验结果表明,该算法相比等权拟合精度可提高约16%。