汽车主动悬架LQR控制研究

为解决主动悬架LQR控制器中加权矩阵Q和R参数需要手动设计存在的人为因素干扰,提高优化结果的精度,提出基于自适应多种群遗传算法汽车主动悬架LQR控制策略,该策略融合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的优点。其利用自适应遗传算法的参数自适应调整提高控制器参数的收敛速度;利用多种群遗传算法的多个种群协同进化提高控制器参数的收敛精度。研究结果表明,自适应多种群遗传算法相比自适应遗传算法以及多种群遗传算法所得寻优结果更优,可有效降低悬架在垂直方向的振动幅度,减缓路面对车体的冲击,进一步改善汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。     

主动悬架LQR控制加权系数多目标遗传算法优化

对多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行了改进,提出了基于改进NSGA-Ⅱ算法的主动悬架LQR控制加权系数设计方法。仿真结果表明,多目标遗传算法一次运行可以获得多组Pareto最优的性能指标加权系数,设计者可以根据偏好选择最终的满意解,避免了现有加权系数选择方法存在的主观性和盲目性。     

基于线性最优控制理论的汽车主动悬架控制方法研究

提出了一种基于线性最优控制理论的汽车主动悬架控制方法,通过理论分析表明,此方法对改善汽车行驶平顺性和提高汽车行驶安全性具有较优的效果。     

电磁混合主动悬架多模式协调切换控制

针对直线电机主动悬架输出力相对较小而影响减振性能的问题,设计了电磁混合主动悬架结构和多模式协调切换控制策略。首先,动态调整引力常数提升引力搜索算法的全局搜索能力和局部开发能力,解决了引力搜索算法易早熟收敛、陷入局部最优的问题;其次,根据不同控制目标设立相应的适应度函数,利用改进后的引力搜索算法优化对应目标函数下线性二次型最优（linear quadratic gaussian,简称LQG）控制的加权系数;最后,分析并确定了电磁混合主动悬架在不同车速下的电磁阀最优控制电流,设计电磁混合主动悬架的电流切换控制器,仿真分析悬架的减振性能,并开展台架试验。仿真与试验结果表明：相比LQG控制,多模式协调切换控制的悬架系统低速时簧载质量加速度均方根值减小31.09%,高速时轮胎动载荷均方根值减小32.20%,中速时簧载质量加速度均方根值和轮胎动载荷均方根值分别减小25.28%和23.56%;多模式协调切换控制策略能有效提升车辆的平顺性和操纵稳定性。     

汽车主动悬架的自适应控制研究

主要对汽车主动悬架自适应系统进行研究。根据悬架系统的模型,参数往往不确定,路面激励未知且可变,对主动悬架的非线性性能特点进行研究。采用增益调度控制、模型参考自适应控制和自校正控制等几类自适应控制策略应用于主动悬架的主动控制系统。通过自校正控制自适应系统,按照路面行驶工况进行最优控制,通过计算机对电液系统的阻尼、弹力和水平位置等进行调节,使悬架系统对不同运行工况具有最大程度的适应能力。确保主动悬架性能满足车辆行驶稳定性能与乘坐舒适性,实现对悬架的自我优化控制。     

受控随机搜索算法的车辆液压伺服主动悬架控制系统研究

针对伺服液压车辆主动悬架系统(active vehicle suspension system,AVSS),在非线性的伺服液压四分之一车辆主动悬挂系统模型的基础上,提出了一种基于受控随机搜索算法的PID控制器设计,以便提高车辆乘坐舒适性以及操纵性能。提出PID控制器的控制参数能根据系统运行状态的变化,进行优化调整。在相同路面干扰方面情况下,将基于提出PID控制器的主动悬架与被动悬架进行了比较。模拟结果表明,基于提出PID控制的主动悬架能有效降低车身加速度和轮胎动载荷,有效改善了车辆的乘坐舒适性以及操纵性能。     

一种新型汽车主动悬架控制系统的研究方法

主动悬架控制器的设计中引入了一种新型研究方法,缩短了主动悬架控制系统的开发周期。采用MATILAB／Simulink／RTW（Real—Time Workshop）为软件开发环境,采用xPC结构配置目标硬件,将通用PC转化为实时控制器,搭建开发平台建立了被动悬架、线性二次型高斯（Linear Quadratic Gaussian,LQG）主动悬架和模糊控制主动悬架的Simulink模型,利用RTW工具箱从Simulink模型自动生成可执行代码,下载到xPC环境的目标PC上采用外部模型运行,得到仿真结果,在时域范围内采用均方根值（RMS）法对3种悬架模型的性能加以分析对比。     

基于粒子群算法的主动悬架混合控制策略研究

为了有效协调车辆乘坐舒适性、行驶平顺性及安全性,进行了基于粒子群算法的主动悬架混合控制策略研究。首先分析了天棚/地棚控制策略在提高悬架动力学性能方面的局限性;随后结合天棚和地棚控制策略,提出了混合控制策略,并采用粒子群算法进行了混合控制策略的控制参数寻优,确定了最优控制参数;最后,进行了混合控制策略下主动悬架和传统被动悬架在时域与频域内的对比仿真分析,仿真结果表明,混合控制策略下主动悬架的性能明显优于被动悬架,其车身加速度均方根值减小了13.96%,悬架动挠度均方根值减小了26.01%,车轮动载荷均方根值减小了8.59%,说明了混合控制策略在协调车辆动力学性能方面的有效性以及控制参数优化结果的正确性。     

改进粒子群算法在LQR半主动悬架的应用

针对车辆半主动悬架LQR控制中Q矩阵和R矩阵往往由经验取值的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQR控制方法。该算法采用随机惯性权重代替了传统粒子群算法的固定惯性权重,提高了求解精度和效率,得到了更加具有适应性的LQR控制矩阵系数。为验证此方法的有效性,基于天棚阻尼模型建立1/4车被动悬架模型和半主动悬架模型,利用线性二次最优控制建立LQR控制器,并利用优化算法得到新的控制矩阵。通过仿真对比被动悬架、LQR控制的LQR半主动悬架、改进粒子群算法优化后的优化LQR悬架的各项性能参数,发现优化LQR悬架在悬架动挠度没有受到影响的前提下,使车辆的垂向加速度和轮胎动载荷得到有效降低,提高了车辆的行驶平顺性和操纵安全性。     

基于LMI优化的车辆非平稳行驶下的主动悬架控制研究

使用有边界条件下的鲁棒H∞控制理论,并且利用线性矩阵不定式(LMI)优化技术,对行驶在非平稳状态下的半车车辆模型的主动悬架进行了控制仿真研究。提出了非平稳行驶状态下基于LMI的车辆的主动悬架的控制策略。运用仿真软件MATLAB,分别对车辆垂直方向上振动响应的频域特性、车辆模型参数的不确定性和垂直振动响应时域特性等方面分析了车辆非平稳行驶时的平顺性,给出了半车车辆模型的主动悬架控制系统与被动悬架系统的仿真比较,因此证明了所研究方法的可行性和有效性,为车辆主动悬架系统的研究提供了有力的理论依据。     

车辆主动悬架自适应LQG控制策略研究

针对车辆主动悬架的结构原理,建立了其动力学模型。在分析车辆主动悬架状态方程具有时变性的基础上,提出了自适应LQG主动悬架控制策略,通过自适应控制模型能够实现对车辆悬架时变参数和扰动输入参数的辨识。结合LQG控制性能指标函数,在确立簧载质量垂直加速度、悬架动行程和轮胎动行程的加权系数后,通过采用扩展自回归滑动平均模型进行悬架时变参数辨识,实现了主动悬架的自适应LQG控制。仿真结果表明自适应LQG控制策略优于LQG控制,较好地改善了车辆的平顺性。     

基于粒子群算法的车辆半主动悬架模糊PID控制的优化研究

为 了 改 善 轮 毂 驱 动 电 动 汽 车 非 簧 载 质 量 增 加 导 致 行 驶 平 顺 性 和 操 纵 稳 定 性 下 降 的 问 题 ,提 出了 一 种 基 于 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 器 。 首 先 ,建 立 １ ／ ２ 车 辆 半 主 动 悬 架 模 型 ,完 成 对 模 糊 控 制 器的 设 置 ,并 在Ｓｉｍ ｕｌｉｎｋ 环 境 下 建 立 带 有 模 糊 ＰＩＤ控 制 器 的 悬 架 模 型 ,然 后 使 用 粒 子 群 算 法 对 模 糊ＰＩＤ控 制器 进 行 优 化 。 最 后 ,对 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 半 主 动 悬 架 进 行 仿 真 研 究 。 仿 真 结 果 表 明 ,粒 子 群算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 的 悬 架 系 统 相 较 于 传 统ＰＩＤ控 制 和 模 糊ＰＩＤ控 制 ,悬 架 性 能 得 到 大 幅 提 升 。     

基于随机线性最优控制理论的车辆主动悬架控制器的设计研究

在基于1/4车辆单轮模型的基础上,笔者利用随机线性最优控制理论对车辆主动悬架LQG控制算法进行设计,建立LQG主动悬架与相同参数的被动参数的动力学的仿真模型,并对模型进行仿真分析.仿真实验结果表明,LQG随机最优控制方法能使汽车行驶的平顺性及安全性得到显著改善,在主动悬架控制技术中值得推广.     

基于多目标粒子群算法的电磁主动悬架作动器优化

针对电磁主动悬架直线式作动器电磁力波动对悬架系统影响问题,建立作动器磁场解析模型,以总谐波畸变量(Total harmonic distortion,THD)作为电动势(Electromotive force,EMF)中谐波含量的评价指标,对影响电磁力输出的EMF进行谐波分析,在此基础上,建立考虑悬架电磁力波动特性的悬架系统模型,分析了车辆动力学响应特性。其次,采用多目标粒子群智能优化算法,以“大EMF幅值”和“小THD”值作为目标,对作动器结构参数进行多目标优化,并利用模糊集合理论对优化后的Pareto最优解集进行选优。仿真结果表明,作动器电磁力波动下降了53.8%,有效电磁力提升了8.5%,基本消除了电磁力波动对悬架系统的影响。最后,对作动器样件进行测试,结果显示：作动器绕组EMF中含有3次、2次、4次和5次谐波分量,且THD值达到了5.6%,电磁力波动为7.8 N,试验结果验证了对电磁力波动分析及优化的有效性。     

基于状态反馈的主动转向控制

通过对前轮主动转向结构形式的分析和简化,建立了状态空间形式的主动前轮转向动力学模型。并以转向盘转角、横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器控制。通过横摆角速度和质心侧偏角的共同反馈,控制电动机助力转角,实现主动转向。控制过程中,设计状态观测器对难以直接测量的质心侧偏角信号进行估计,满足系统对反馈信号的需求。利用Matlab对转向路径跟踪过程及遭遇侧向风作用工况的仿真分析表明,通过横摆角速度和侧偏角的反馈控制,将横摆角速度控制在理想的范围,质心侧偏角被限制在车轮的线性范围内,有效地改善整车的转向特性,提高汽车的操纵稳定性。     

基于LQR的断开式可调尾翼系统高速操纵稳定性研究

为了提高汽车的高速操纵稳定性能和主动安全性,设计了一种主动空气动力学控制系统--断开式可调尾翼系统。建立了包含断开式可调尾翼系统的线性二自由度整车模型和非线性Carsim模型,由线性二自由度模型设计了以跟踪期望稳态横摆角速度和侧向加速度为设计目标的线性二次调节器(LQR)控制器,实现对断开式尾翼系统左右部分攻角的主动控制。通过非线性Carsim模型与Simulink联合仿真对比分析了汽车在中高车速单移线、阶跃工况下的瞬态响应,并对断开式可调尾翼系统的控制效果进行了验证。结果表明,断开式可调尾翼系统提高了高速车辆的横向稳定性和主动安全性,并且随着车辆速度的增加,提升效果明显变好。     

基于自适应权值粒子群算法的滑动轴承优化设计

针对电机轴承的优化设计问题,选用自适应权值粒子群算法（Adaptive Partical Swarm Optimization,APSO）,以轴承宽径比、轴承相对间隙以及润滑油动力黏度为设计参数,根据润滑特性计算得到的范围,采用合理约束条件,确立承载能力、轴承功耗以及轴承温升为目标函数,在分别进行单目标函数优化后,采用加权方法建立多目标函数模型进行优化设计。将得到的优化设计结果与常规设计结果相比,发现采用智能算法优化设计得到的轴承性能得到了显著提高。该优化设计方法相比于常规设计方法,避免了经验设计存在的设计盲目性,对于后续轴承的设计特别是结构设计可以提供较好的指导作用。     

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LQ控制的汽车主动悬架控制方法研究

在考虑座椅、乘客等因素对汽车舒适性影响的基础上,本文建立了一种适应汽车主动悬架控制研究的多自由度车辆立体模型.在此模型基础上,运用LQ控制方法设计了控制器.本文的研究结果显示在选择合适的汽车模型后,即使采用低自由度控制器及其常规的控制方法,也能得到令人满意的结果.