考虑系统不确定性的车辆主动悬架自适应模糊滑模控制

针对车辆主动悬架系统模型不确定性所引起的控制稳定性问题,提出了一种非线性主动悬架自适应模糊滑模控制策略。为提高车辆平顺性、确保汽车行驶安全性能,建立基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊方法的四分之一车辆悬架系统非线性动力学模型,将滑模控制与自适应理论结合设计合适的滑模面函数和滑模控制律,进而基于Lyapunov稳定性理论对所提出控制器稳定性进行分析。三种不同路面激励下的数值仿真结果表明,所提出的自适应模糊滑模控制器使被控悬架在外界路面扰动下具有更好的扰动抑制能力,车辆悬架综合性能得到明显改善。     

汽车主动悬架模糊自适应控制研究

在建立的整车主动悬架系统动力学模型基础上,利用自适应模糊控制方法,分别设计了前轮和后轮的主动悬架模糊自适应控制系统,将前轮的路面激励信号引入到后轮处主动悬架控制策略之中,使得主动悬架可以根据路面和车身姿态的变化而改变特性,以适应当前车辆运行工况的需求,分别进行了随机路面输入和正弦波凸起输入的仿真计算和分析,结果表明,相对于传统的被动悬架系统,模糊自适应控制主动悬架系统车辆的质心垂直加速度峰值和标准差分别下降了38.9%和36.5%;车辆以5m/s速度驶过正弦波凸起时,主动悬架的后轮处车身加速度峰值比被动系统减少了43.9%,有效提高了汽车的行驶平顺性。     

基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计

针对主动悬架系统的质量参数不确定性以及作动器出现的随机故障对车辆行驶平顺性和控制稳定性带来的重要影响,该文提出一种基于T-S模糊模型的主动悬架滑模容错控制器设计方法。为了描述悬架参数不确定性,基于T-S模糊模型建立1/4车辆的非线性模型,利用故障调节因子表示作动器故障的大小,进而获得考虑悬架系统质量不确定性和作动器故障的车辆主动悬架控制模型。接着,将滑模控制与自适应理论结合,设计合适的滑模面函数和滑模容错控制律,以达到故障悬架系统的容错控制目的;并基于Lyapunov稳定性理论,对所提出控制器稳定性和悬架系统安全约束性能进行了分析。最后,给出一个仿真算例,验证了所设计控制器的有效性和适用性。     

车辆主动悬架控制方法的理论分析及仿真研究

采用车辆动力学原理和最优控制理论,推导了一种主动悬架的控制方法.结合MATLAB/Simulink软件进行了仿真计算,比较了被动悬架系统和主动悬架系统在相同路面输入下车辆平顺性各参数的动态变化规律,证实了该控制方法的有效性,为主动悬架控制方法的研究提供了理论基础.     

基于路面等级识别的车辆半主动悬架内外环控制

针对车辆在不同路面等级下对悬架动态性能与馈能特性需求不同的问题,提出一种基于RF-XGBoost路面等级识别算法的半主动悬架内外环控制策略。利用随机森林(Random Forest,RF)模型对极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法进行优化,搭建RF-XGBoost算法模型对路面等级进行识别。将路面等级与悬架控制策略相结合,设计外环为天地棚控制,内环为自适应滑模控制的内外环控制,实现非线性悬架的自适应控制。仿真结果表明,相比传统混合天地棚控制的悬架,内外环控制下的悬架在A级路面下簧载质量加速度降低15.52%,并实现50.4 W的振动能量回收,在B、C级路面下簧载质量加速度分别降低15.09%、16.72%,轮胎动载荷分别降低11.63%、11.42%,在D级路面下轮胎动载荷降低14.12%。台架试验的结果与仿真分析的结果基本一致,表明所设计的自适应内外环控制有效。     

汽车半主动磁流变悬架的自适应双模糊控制方法

为了减小汽车俯仰角、提高汽车平顺性,以磁流变减振器为控制对象,提出了自适应双模糊控制的半主动悬架系统。在实验室实际测试基础上,建立了磁流变减振器阻尼力的非线性Bingham模型和基于该磁流变减振器的半车四自由度汽车半主动悬架数学模型。分别以车身质心速度、俯仰角速度及其偏差变化率作为模糊控制器输入,设计了自适应双模糊控制器,实现了车辆半主动悬架的自适应模糊控制。利用MATLAB软件的SIMULINK工具箱对其进行仿真,获得车身加速度、悬架动行程及车轮动载荷的时域响应特性,并对仿真结果进行了对比分析。结果表明,自适应模糊控制下半主动悬架系统的隔振效果要远好于最优被动系统,而且对路面破坏小,并对运行工况有一定的适应性。     

具有非线性时滞的汽车磁流变悬架系统自适应模糊滑模控制

针对磁流变悬架系统执行器件非线性及其时滞的不确定性,本文提出采用基于自适应模糊逻辑的滑模控制策略。首先基于磁流变减振器试验测试数据建立了能精确描述执行器非线性动力学行为的控制模型,进而建立了具有不确定时滞的磁流变减振器控制模型;基于建立的1/4半主动悬架动力学模型,设计了自适应模糊滑模控制器;作为比较,基于1/4车辆悬架模型还设计了简单滑模控制器;最后进行了仿真分析和道路试验。试验结果表明,基于自适应模糊滑模控制能消除减振器强非线性和不确定时滞的影响,显著提高车辆的平顺性,其控制效果要优于简单滑模控制。     

持续有界路面激励下的车辆主动悬架可靠L1干抗抑制控制

在车辆主动悬架控制当中,路面激励通常可建模为一类持续有界的外部干扰。针对该问题,提出了车辆主动悬架的可靠L1干扰抑制控制方法。区别于以往的H∞/GH2控制方法,文中无需假设路面干扰为能量有界的情况。在控制器设计中,使用L1性能指标来提高汽车悬架的舒适性,同时保证悬架的其它性能,如悬架动行程、轮胎动载荷、控制饱和和执行器错误。以线性-分数矩阵不等式给出了控制的设计条件,控制器可根据凸优化方法和广义特征值问题求得,且相应的闭环系统具有指数的稳定性及L1干扰抑制性能。最后通过数值实例表明,在持续有界的正弦型和随机白噪声路面激励下,系统能取得理想的驾驶舒适性能,并保证悬架硬约束。     

汽车半主动空气悬架参数自调整模糊控制

建立两自由度1/4车辆半主动空气悬架的非线性动力学模型，提出一种基于参数自调整的模糊控制系统结构的模型，并以C级路面为随机输入，对空气悬架系统进行了仿真分析。研究结果表明：该控制方法能够使车身垂直振动加速度、悬架动挠度和车轮动载荷得到较大的衰减，提高了汽车的操纵稳定性能和平顺性能。     

持续有界路面激励下的车辆主动悬架可靠L_1干抗抑制控制

在车辆主动悬架控制中,路面激励通常可作为一类持续有界的外部干扰建模。针对该问题提出车辆主动悬架的可靠L_1干扰抑制控制方法。区别于以往的H_∞/GH_2控制方法,无需假设路面干扰为能量有界的情况。在控制器设计中,使用L_1性能指标提高汽车悬架的舒适性,同时保证悬架的其它性能,如悬架动行程、轮胎动载荷、控制饱和和执行器错误。以线性-分数矩阵不等式给出控制设计条件,控制器可根据凸优化方法和广义特征值问题求得,且相应的闭环系统具有指数稳定性及L_1干扰抑制性能。最后通过数值实例表明,在持续有界的正弦型和随机白噪声路面激励下,系统具有理想的驾驶舒适性能,并能保证悬架硬约束。     

Adaptive PID control scheme for full car suspension control

The objective of this paper is to design an adaptive proportional, integral, and derivative (APID) control strategy for a full car active suspension system. A nonlinear full car model is used to capture all the dynamics of a real vehicle suspension system. A vehicle’s stability and ride comfort is affected by road disturbances and can be improved by using an APID-based active suspension system. This paper presents performance assessment of the vehicle suspension system in terms of displacement and acceleration of seat, heave, pitch, and roll. The update parameters of APID are tuned online using the gradient descent method. The convergence of the proposed technique is guaranteed in the closed-loop control system. Simulation results show that the APID control scheme improves the convergence speed and robustness of the APID control strategy significantly for an active suspension system.     

基于微分几何法的非线性分数阶悬架主动控制

现有主动悬架的研究主要以线性弹簧和线性阻尼组成的悬架系统为研究背景,但油气悬架、空气悬架和磁流变悬架等实际悬架不仅具有非线性特性,而且同时具有黏弹性材料的特点。因此含有非线性刚度和分数阶阻尼的悬架模型能更准确地描述悬架的动力学性能。针对含有三次方非线性刚度及分数阶阻尼的二自由度1/4汽车悬架模型进行研究,利用Oustaloup滤波器算法对悬架系统中的分数阶微分进行近似计算,分别采用PID控制器和基于微分几何理论反馈线性化的LQR控制器对该悬架系统进行主动控制。结果表明,基于PID控制器的主动悬架和基于反馈线性化LQR控制器的主动悬架都能有效提高汽车悬架的舒适性和稳定性,其中反馈线性化LQR主动控制效果明显优于PID控制。     

非确定因素下汽车半主动悬架的智能控制

以含磁流变阻尼器的1/4 车辆非线性半主动悬架模型为研究对象,在充分考虑该非线性系统未建模动态的基础上提出了具体的神经网络与滑模变结构控制相结合的智能控制策略,有效抑制了悬架系统的振动,使车辆行驶的平顺性与舒适性得以提高.应用神经网络的在线学习能力对非线性动力学模型的不确定部分及外界未知扰动进行了神经网络估计,确定了未知函数的上确界,构造了控制系统的滑模变量并且合理设计神经网络的自适应规律使状态变量快速接近原点.通过稳定性分析证明了此种控制方法是全局渐近收敛的,并且对未建模动态具有强鲁棒性.数值仿真结果验证了该种控制方法的有效性,得到了阻尼器两端控制电压的变化规律.     

模糊自适应滤波的主动控制方法研究

由于主动控制中广泛使用的自适应滤波 - x L MS算法只适用于线性控制问题 ,针对一些非线性问题 ,本文提出利用一种非线性自适应滤波方法——基于模糊逻辑系统的自适应滤波方法来解决一类参考信号与外扰呈非线性函数关系的前馈主动控制问题。仿真结果表明 ,该模糊自适应滤波器优于线性滤波器的控制效果     

基于双死区设计的空气悬架高度滑模控制方法

该文提出了一种双死区设计,运用滑模控制理论,对空气悬架的高度进行精确控制.创新点包括:区别于传统的气体多方变化假设模型,提出了基于热力学分析,利用温度-压强双控制方程建立的高精度非线性空气弹簧气室模型;提出空气悬架高度控制的双死区设置方法,通过大、小2个死区套合以提升控制精度,减少了单死区设置容易出现的振荡现象;运用滑...     

基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架模糊控制

针对磁流变悬架的非线性以及动力学模型的不确定性,提出一种基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架整车模糊控制策略。首先建立了基于磁流变减振器的整车动力学模型,并将车辆的振动控制分解垂向振动、俯仰、侧倾三个基本任务设计模糊控制器,进而设计了隶属函数和模糊控制规则;接着引入混合田口遗传算法实现对模糊控制器的隶属函数和模糊控制规则同时优化;最后进行实车道路试验来验证控制策略的有效性。试验结果表明,基于混合田口遗传算法的模糊控制能够降低确定路面激励下车身加速度峰峰值,降低随机路面激励下的加速度均方根值,显著提高车辆的平顺性,其控制效果要优于优化前的模糊控制策略。     

重型汽车主动悬架次优控制策略设计与分析

为合理设计汽车主动悬架次优控制策略、探讨不同次优控制策略对重型汽车行驶性能的影响,建立了四自由度汽车-路面系统动力学模型,采用改进模糊层次分析法进行性能指标赋权,设计了主动悬架的次优控制器,以车身质心加速度和道路破坏系数的线性加权和为指标,对不同次优控制策略进行评价优选,在时频域范围内对比分析了被动、最优和次优控制悬架的行驶性能差异。结果表明,不同次优控制策略对汽车行驶平顺性和道路友好性的影响差异明显,综合考虑状态变量可测性及测试成本,对车身和车轴加速度测量、并进行一次积分处理的次优控制策略性能最优;合理设计的次优控制悬架性能与最优控制相当或接近,且优于被动悬架,具有更好的实用性。