汽车悬架系统非线性振动的主动控制

首次采用微分几何理论,提出了一种输出－干扰解耦法,对汽车悬架系统的非线性振动的主要控制进行了研究。通过适当的非线性坐标交换,将其简化为线性系统,并对此系统进行最优控制,再通过非线性状态反馈实现对原系统的主动控制。仿真结果表明,这种针对现有元件非线性特性的方法既符合实际情况又有良好的控制效果。     

汽车悬架路面自适应半主动控制研究

提出一种新的路面自适应半主动控制律。该控制律在簧载质量和非簧载质量的速度反馈上引入了时变的反馈增益，该反馈增益随路面激励主导频率的变化而实时调整。仿真结果表明，路面自适应半主动控制律可获得优良的悬架性能。     

单片机80C194KC在汽车悬架振动控制中的应用

介绍了单片机８０Ｃ１９６ＫＣ特点及汽车悬架的振动控制方法,为改善悬架系统的振动特性,设计了一种实用的汽车悬架微机控制系统,使汽车在各种工况及路面条件下的平顺性和安全性得龙过计算机仿真分析,减振效果良好。     

汽车悬架系统的半主动追踪控制

在介绍了磁流体减振器阻尼力特性的基础上，提出了针对磁流体减振器特性的半主动追踪控制方法。试验验证了磁流体减振器阻尼力可调的减振性能及追踪控制方法的有效性。结果表明提出的半主动追踪控制方法不仅比被动控制方式优越，而且比天棚式反向控制方式有更佳的减振效果。     

汽车磁流变半主动悬架系统的7+k自由度动力学模型与模态控制

在全车7自由度模型的基础上，提出了附加司机与乘员一座椅系统的7＋k自由度汽车动力学模型，并给出了在此模型上安装有4个磁流变可控阻尼器的半主动悬架系统的闭环动力学方程。利用独立模态与耦合模态二次优化控制原理，对系统进行了半主动控制律设计。以小轿车的11自由度模型为例进行数字仿真计算分析，说明了采用7＋k自由度车辆动力学模型的合理性以及采用模态控制方法对其进行控制律设计的优点及其良好的总体控制效果。     

单片机80C196KC在汽车悬架振动控制中的应用

介绍了单片机 80 C1 96KC特点及汽车悬架的振动控制方法 ,为改善悬架系统的振动特性 ,设计了一种实用的汽车悬架微机控制系统 ,使汽车在各种工况及路面条件下的平顺性和安全性得以改善。经过计算机仿真分析 ,减振效果良好。     

汽车半主动悬架的多目标优化设计

提出了一种多目标优化设计汽车半主动悬架的方法，以车身加速度和轮胎动力的积分作为优化设计目标，选择阻尼系数、半主动阻尼控制逻辑、采样频率作为优化参数，利用德国宇航院(DLR)开发的控制系统的分析设计软件(ANDECS)对二类半主动阻尼器(即开关型和连续型)进行了研究，以一个受半正弦波激励的四分之一汽车模型为例比较各类被动、半主动和主动悬架的减振效果，证实本设计算法的减振效果。     

汽车磁流变半主动悬架控制方法研究

根据变论域方法对经典模糊控制算法进行了改进，提出了悬架阻尼力变论域模糊控制算法。根据悬架阻尼控制力与磁流变阻尼器输出阻尼力的力误差，设计了磁流变阻尼器驱动电流控制方法。由汽车结构振动模糊控制子系统和磁流变阻尼器驱动电流控制子系统构建了磁流变半主动悬架控制器，用模糊集语言赋值系数反映了悬架伸张行程和压缩行程不对称阻尼控制力的关系。利用二自由度车辆振动系统简化模型和磁流变阻尼器简化力学模型及其参数，确定了控制器结构及其参数。研究结果袁明，该方法具有较好的控制精度和适应能力。     

车辆悬架模糊神经网络半主动振动控制系统的研究

提出了一种用于车辆悬架半主动振动控制系统的模糊神经网络方法，基于悬架半主动控制的Ｋａｒｎｏｐｐ和ＳＭ方法，应用模糊推量和ＩＦ－ＴＨＥＮ产生式规则，通过录属度传递法则进行控制知识的处理，以设定的评价函数最小为目标采用优化层间权笪的学习算法求解。计算机模拟的实例表明该半主动振动控制方法比任何单一的控制方法优越。     

车辆悬架自适应模糊半主动振动控制系统的研究

建立了4自由度车辆半主动悬架系统模型，并采用自适应模糊控制方法对系统进行控制。通过性能仿真计算和实车道路试验，验证了自适应模糊半主动悬架系统在减少振动、提高车辆受路面激励时的舒适性方面明显优于被动悬架。     

基于磁流变阻尼器的履带车辆悬挂系统半主动控制

将磁流变阻尼器应用于履带车辆的悬挂系统中,研究了磁流变阻尼器在不同电流下的力学特性和耗能特性。建立了履带车辆二自由度车体振动模型,提出了基于线性二次型(LQR)最优控制理论的半主动控制算法。对典型沙土路面激励下履带车辆悬挂系统的半主动控制效果进行了仿真,与被动及开关控制的减振效果进行比较,得出了车体振动加速度、线位移、角加速度和角位移的响应曲线。结果表明,该控制算法对基于磁流变阻尼器的履带车辆悬挂系统有着很好的控制效果。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究

在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上，将神经网络与模糊控制结合起来，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统，其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，采用快速的变斜率梯度下降算法学习，具有自适应学习功能。仿真计算表明，与被动悬架相比，神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制，半主动悬架系统在减小振动，提高车辆平顺性方面优于被动悬架，且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。     

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.     

Semi-active Sliding Mode Control of Vehicle Suspension with Magneto-rheological Damper

The vehicle semi-active suspension with magneto-rheological damper(MRD) has been a hot topic since this decade, in which the robust control synthesis considering load variation is a challenging task. In this paper, a new semi-active controller based upon the inverse model and sliding mode control(SMC) strategies is proposed for the quarter-vehicle suspension with the magneto-rheological(MR) damper, wherein an ideal skyhook suspension is employed as the control reference model and the vehicle sprung mass is considered as an uncertain parameter. According to the asymptotical stability of SMC, the dynamic errors between the plant and reference systems are used to derive the control damping force acquired by the MR quarter-vehicle suspension system. The proposed modified Bouc-wen hysteretic force-velocity(F-v) model and its inverse model of MR damper, as well as the proposed continuous modulation(CM) filtering algorithm without phase shift are employed to convert the control damping force into the direct drive current of the MR damper. Moreover, the proposed semi-active sliding mode controller(SSMC)-based MR quarter-vehicle suspension is systematically evaluated through comparing the time and frequency domain responses of the sprung and unsprung mass displacement accelerations, suspension travel and the tire dynamic force with those of the passive quarter-vehicle suspension, under three kinds of varied amplitude harmonic, rounded pulse and real-road measured random excitations. The evaluation results illustrate that the proposed SSMC can greatly suppress the vehicle suspension vibration due to uncertainty of the load, and thus improve the ride comfort and handling safety. The study establishes a solid theoretical foundation as the universal control scheme for the adaptive semi-active control of the MR full-vehicle suspension decoupled into four MR quarter-vehicle sub-suspension systems.     

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。     

半主动悬架及其控制策略研究综述

对悬架的三大类型进行了简要介绍,在介绍半主动悬架控制原理的基础上．结合国内外最新研究成果,重点对半主动悬架的控制策略进行了综述．并对其研究与发展趋势进行了探讨。     

单片机在车辆悬架振动控制中的应用

在对比几种典型悬架控制系统的基础上 ,应用自动控制理论和单片机技术 ,设计了一种实用的车辆悬架微机控制系统 ,使车辆在各种工况及路面条件下的平顺性和安全性得以改善。     

车辆半主动悬架神经网络自适应控制研究

文中提出了一种汽车半主动悬架系统的神经网络自适应控制方法,用车身垂直加速度作为主要控制目标,以提高车辆行驶的平顺性,同时在仿真控制研究中兼顾悬架动挠度和车轮动载荷的变化,以提高车辆行驶安全性和操纵稳定性,通过仿真计算和分析验证了其可行性和有效性.