汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究

为改善汽车行驶平顺性,建立了简化的1/4车二自由度汽车主动悬架模型,提出了主动悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中PID控制器以车身垂直速度的误差为控制参量,将车身垂直速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,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:自适应模糊PID在车身垂直速度、加速度及轮胎动载荷等控制方面明显优于被动悬架及传统PID控制,说明该法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

汽车主动悬架的模糊PID控制策略

根据1/4车辆主动悬架模型,结合模糊控制理论和PID(比例-积分-微分)控制理论,建立了主动悬架的模糊PID联合控制器,并应用Matlab/Simulink进行了仿真分析.仿真结果表明,设计的模糊PID控制策略比单一模型的控制策略更能满足设计目标,车辆的舒适性得到了明显改善.     

变论域自适应模糊PID主动悬架控制研究

为提高汽车行驶平顺性和乘坐舒适性,提出一种基于变论域理论的自适应模糊PID汽车主动悬架控制策略,将自适应模糊PID和变论域的在线调整整合在一起,采用变论域模糊控制实现控制系统输入输出论域的自整定,提高控制精度;采用自适应模糊PID控制,提高系统的动、静态特性,形成更优的悬架控制方法。研究结果表明,变论域自适应模糊PID控制主动悬架较传统模糊控制以及模糊PID控制的主动悬架能够更有效的克服路面冲击,减少汽车垂直方向的振动,进一步提高汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。     

面向沟渠路面的汽车主动悬架模糊PID控制研究

自动驾驶智能汽车逐渐普及,其在通过城市路面的沟渠、井盖和减速带等特殊路面时,制动与减速时的稳定性与乘坐舒适性较差,为改善这一状况,对悬架的设计提出了更高的要求。为了提高自动驾驶智能汽车制动与减速时的稳定性,通过融合比例积分微分(Proportional Integral Derivative, PID)与模糊算法,设计了针对这些特殊路面的主动悬架模糊PID控制器,在Matlab/Simulink软件中搭建了半车主动悬架仿真模型,通过惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)实车测量了沟渠路面的路面激励信息,并完成仿真试验。结果表明,当自动驾驶智能汽车在C级路面和沟渠路面行驶时,设计的主动悬架模糊PID控制器较单一算法的控制器更有效地降低了车身垂向加速度、车身俯仰角加速度、车轮动载荷和悬架动行程,改善了悬架性能。     

基于遗传整定的主动悬架模糊PID控制设计

针对车辆主动悬架模糊PID控制设计,提出了一种利用遗传算法整定模糊PID增益系数的方法。基于二自由度的1/4车辆模型,根据模糊控制原理和PID控制方法,设计了主动悬架的模糊PID控制器。利用具有全局寻优能力的遗传算法,以悬架二次型性能指标为目标函数,采用适应性比例法确定选择概率,整定了模糊PID的增益系数。优化结果表明,整定后的模糊PID控制主动悬架相对被动悬架综合性能良好,说明了提出的方法是有效的,对模糊PID控制设计具有重要的参考价值。     

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。     

汽车空气悬架联合型模糊PID控制

以汽车空气悬架系统为研究对象,建立了1/4空气悬架模型以及路面白噪声模型,将模糊控制理论和PID控制策略经过有机结合后运用于半主动空气悬架系统控制,并利用MATLAB/Simulink软件进行了仿真研究。通过仿真结果对比表明,与单纯的PID控制、模糊控制相比,在该联合型模糊PID控制策略下的半主动空气悬架能更好地降低车身垂直加速度和悬架动挠度,具有较好的鲁棒性,使车辆行驶平顺性也具有一定程度的提高。     

基于免疫原理的车辆主动悬架模糊PID控制的研究

针对可调刚度和阻尼的主动悬架,建立1/4车辆悬架动力学模型.借鉴免疫原理,结合模糊控制规律,设计了一种模糊免疫PID控制器.应用Matlab/Simulink控制系统软件进行计算机仿真.仿真结果表明,具有模糊免疫PID控制器的主动悬架的控制结果明显优于常规的模糊PID控制,提高了车辆乘坐舒适性和操纵稳定性.     

汽车主动悬架模糊PID控制器的设计

针对汽车悬架这种复杂系统,建立了2自由度的汽车主动悬架数学模型,将模糊控制理论和PID控制策略经过有机结合后运用于主动悬架控制。用Matlab语言及其Simulink工具箱仿真,结果表明,设计的主动悬架与被动悬架比较,其舒适性得到了明显改善,验证了这种控制策略的可行性及有效性。     

基于模糊PID控制重型汽车主动空气悬架仿真分析

采用空气悬架的重型汽车能够明显改善车辆的平顺性和操纵稳定性,为研究重型汽车主动空气悬架的特性,建立了1/4主动空气悬架动力学模型,应用MATLAB Simulink平台,以车身垂直加速度、 悬架动行程、 轮胎动变形为指标,分别比较分析了被动空气悬架、 模糊自适应PID控制主动空气悬架性能.仿真结果表明:车身垂直加速度平...     

YC2105小型农用柴油机调速器模糊-PID控制研究与仿真

以YC2105柴油机调速器作为研究基础,将原机械式调速器改装为电子式调速器,在非线性干扰条件下,通过模糊一PID控制算法实现对柴油机调速器的电子控制,提高对柴油机喷油量的精确控制,保证柴油机稳定运转.研究并设计模糊-PID控制算法,并在MATLAB 8.0环境下进行仿真试验,对比PID控制算法及模糊-PID控制算法在跟踪性能及鲁棒性方面的优劣,结果表明,采用模糊-PID控制具有较好的跟踪性能,在控制器鲁棒性能等方面获得了更好的工作性能指标.     

Vehicle roll stability control with active roll-resistant electro-hydraulic suspension

This study examines roll stability control for vehicles with an active roll-resistant electro-hydraulic suspension (RREHS) subsystem under steering maneuvers. First, we derive a vehicle model with four degrees of freedom and incorporates yaw and roll motions. Second, an optimal linear quadratic regulator controller is obtained in consideration of dynamic vehicle performance. Third, an RREHS subsystem with an electric servo-valve actuator is proposed, and the corresponding dynamic equations are obtained. Fourth, field experiments are conducted to validate the performance of the vehicle model under sine-wave and double-lane-change steering maneuvers. Finally, the effectiveness of the active RREHS is determined by examining vehicle responses under sine-wave and double-lane-change maneuvers. The enhancement in vehicle roll stability through the RREHS subsystem is also verified.     

基于LQG的车辆悬架系统控制仿真

将线性二次型高斯控制（LQG）的理论应用到了车辆半主动悬架系统的控制中,通过仿真分析了其特性,LQG控制的半主动悬架系统,在悬架弹性元件支撑的所有部件的质量（简称簧上质量）的固有频率附近,悬架的平顺性和动挠度不能同时得到改善,而在中频段可以使二者同时得到改善,在低频段和接近非簧载质量的固有频率段内,改善悬架的平顺性则必然会增加悬架的动挠度．     

基于模糊控制的半主动空气悬架对平顺性影响的仿真分析

以半主动空气悬架系统为研究对象,建立l,4半主动空气悬架的模糊控制模型,并对其进行仿真分析,结果表明模糊控制的半主动空气悬架在提高车辆乘坐舒适性和降低轮胎动载荷方面有明显效果,达到了改善汽车行驶平顺性的目的.     

基于模糊PID控制的多电机同步控制研究

本文介绍了几种常用的同步控制策略并对比其控制性能。选取基于补偿原理的同步方式做为研究对象。采用模糊控制与传统PID控制相结合的方法设计补偿器。仿真实验结果表明,这种方案鲁棒性、快速性优良、动态过程同步误差小,能够较好地满足被控对象对高精度同步控制的要求。     

Vehicle active suspension system using skyhook adaptive neuro active force control

This paper aims to highlight the practical viability of a new and novel hybrid control technique applied to a vehicle active suspension system of a quarter car model using skyhook and adaptive neuro active force control (SANAFC). The overall control system essentially comprises four feedback control loops, namely the innermost proportional-integral (PI) control loop for the force tracking of the pneumatic actuator, the intermediate skyhook and active force control (AFC) control loops for the compensation of the disturbances and the outermost proportional–integral–derivative (PID) control loop for the computation of the optimum target/commanded force. A neural network (NN) with a modified adaptive Levenberg–Marquardt learning algorithm was used to approximate the estimated mass and inverse dynamics of the pneumatic actuator in the AFC loop. A number of experiments were carried out on a physical test rig using a hardware-in-the-loop configuration that fully incorporates the theoretical elements. The performance of the proposed control method was evaluated and compared to examine the effectiveness of the system in suppressing the vibration effect on the suspension system. It was found that the simulation and experimental results were in good agreement, particularly for the sprung mass displacement and acceleration behaviours in which the proposed SANAFC scheme is found to outperform the PID and passive counterparts.     

车辆半主动悬架的模糊控制与仿真

以半主动悬架为研究对象,建立了基于参考模型的模糊控制器,利用AMESIM和SIMULINK建立车辆二自由度力学模型进行仿真,并对结果进行分析,证明该控制策略的有效性以及利用该软件建模的方便性和可行性.     

车辆半主动悬架的模糊控制与仿真

针对阻尼控制的1/4车体半主动悬架模型,设计了无参考模型的模糊控制器.分别用梯形、高斯和三角形3种隶属函数,采用平均最大隶属度法、面积平分法、最大隶属度最大值法和最大隶属度最小值法4种方法,利用MATLAB软件对输出量精确化进行了仿真分析.结果表明,与被动悬架相比,无参考模型自适应模糊PID控制器的悬架加速度值下降了68%,不同的隶属函数和反模糊化函数都会影响控制效果.其中,以三角形的隶属函数和利用面积平分法进行的精确化,使悬架加速度平均输出小,波动不大.车辆行驶的平顺性得到改善.