车身振动模糊控制仿真与实验研究

运用国内外振动主动控制方面的研究成果,结合汽车车身结构的特点,采用模糊控制策略对压电智能车身结构振动主动控制技术进行了研究和探索.将压电元件、控制系统和车身结构有机结合,利用外部能源提供的控制力减小结构在环境荷载作用下的反应,实现车身对外界激励的智能性响应.在白车身模态分析和模糊控制结构分析的基础上,建立了模糊控制规则,设计了仿真模型进行模糊控制仿真分析,并进一步通过轿车车身实验,证实了应用该控制策略对轿车车身结构振动控制是有效和可行的.     

振动自适应模糊控制方法研究

将自适应模糊控制理论引入振动控制工程领域,提出了一种基于模糊逻辑系统的在线自学习控制方法。给出了该控制方法的学习算法及初始振动模糊控制器的产生方法。分析了该方法与其它非线性控制方法（神经网络控制）相比所具有的优点。仿真结果表明该自适应模糊控制方法能有效地抑制振动。     

环形天线结构的振动主动控制

环形天线是一种大型、柔性、低阻尼、低模态频率的空间结构,它在太空中受到外界干扰后振动响应较大。针对此问题,提出了一种采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式,根据环形天线的结构特点及音圈电机的动力学特性建立了含作动器的振动主动控制系统模型,并结合比例-微分(proportion-differentiation,简称PD)控制、模糊控制、模糊PD杂交控制算法分别研究了环形天线结构的前2阶振动控制性能。研究结果表明,采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式可以显著抑制环形天线前2阶的大幅值振动响应,模糊控制的效果明显优于PD控制,且模糊PD杂交控制算法进一步提高了天线平衡位置处的振动控制精度。     

车辆主动悬架模糊控制

车辆的振动影响其平顺性,采用主动悬架可以有效减小振动.建立了带主动悬架的振动模型,利用模糊控制理论对悬架减振控制.仿真结果表明,车辆簧上质量的垂向、俯仰及侧倾振动大幅减小,说明采用模糊控制的主动悬架对车辆减振是可行的.     

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。     

自调整模糊控制在汽车发动机主动隔振中的应用

应用AMESim软件建立发动机-车身振动模型,设计了两输入单输出的自调整模糊控制器,根据经验和理论分析制定模糊控制规则,运用Matlab/Simulink建立联合仿真模型,并进行了台架实验验证.仿真结果与试验结果表明,与被动控制相比,模糊控制有比较好的控制效果,较大程度降低发动机传递到车身的振动,改善了乘坐舒适性.     

模糊控制磁流变阻尼器与磁悬浮装置并联减振研究

针对磁悬浮装置参振质量大、刚度和阻尼低、振动幅值大时抑制振动效果差的问题,提出一种磁流变阻尼器与磁悬浮装置并联减振的方法。由于磁流变阻尼器具有非线性和滞回特性,目前的力学模型还不够精确,为此提出采用模糊控制方法对磁流变阻尼器进行控制,建立了基于TMS320LF2407A DSP的模糊控制磁流变阻尼器与磁悬浮并联减振系统。理论分析与实验结果证明,采用模糊控制磁流变阻尼器与磁悬浮装置并联减振,可以达到理想的减振效果,振动幅值可由0.48mm减小到0.16mm。     

基于遗传算法的模糊振动主动控制器的参数编码设计和约束处理

在采用模糊控制的压电材料智能结构中,利用遗传算法对模糊控制隶属函数进行优化时,遗传编码的设计将影响优化结果,从振动主动控制要求出发,设计了振幅输入模糊集的隶属函数参数编码,并对模糊子集约束条件进行处理。结果表明新的编码方式可以产生适合振动主动控制的隶属函数,且设计的约束修补算法简单有效。     

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。     

车辆主动悬架控制策略的联合仿真研究

根据PID控制原理、模糊控制理论和神经网络控制理论,建立主动悬架单神经元控制器和神经网络PID控制系统,主要是利用S函数建立了主动悬架单神经元控制器;并建立了由三层BP神经网络进行在线辨识,并在此基础上建立对神经PID控制器权值进行在线调整的在线辨识神经PID控制系统,并进行联合仿真,将其输出的振动加速度等参数与传统的PID控制策略进行分析和比较,模糊控制理论和神经网络控制理论的应用对悬架的平顺性有更好的改善作用,也说明了采用联合仿真方法的有效性和准确性。     

超声电机基于模糊-PI技术的位置控制

通过超声电机的工作原理分析,选定驱动频率作为其速度控制变量。将模糊-PI技术用于超声电机的控制。其中,PI控制在于减小稳态误差,模糊控制旨在实现电机快速定位。为设计模糊控制器,选定位置偏差和转速为其输入变量、驱动频率为其输出变量,并分别以三角、高斯型函数定义了输入、输出变量的模糊子集;根据电机手动操作经验,建立了超声电机模糊控制规则;基于GO-400控制卡构建控制系统,实现了电机控制;实验结果表明模糊-PI技术可实现超声电机快速高精度(偏差≤0.17°)定位。     

转子系统强迫振动自校正控制

给出了用于转子系统强迫振动主动控制的自适应控制方案,它主要由可控径向轴承和自校正控制器两部分组成。可控轴承为系统的执行元件,自校正算法则由多步递推预报器和控制器组成,通过在线测量转子系统输入输出值,调整油腔压力而使强迫振动振幅减小。仿真计算表明自适应控制适用于转子系统强迫振动控制,转子不平衡引起的振动幅值可有效地减小。     

基于类神经网络的磁流变主动振动控制研究

以类神经网络为基础进行磁流变主动振动控制,针对隔振系统自然频率与负载干扰记性振动抑制进行了研究,并分别利用回馈与前馈2种控制模式进行主动控制研究,其目的是为了降低系统自然频率共振与负载干扰的振动量。通过数值模拟与试验验证证实了运用类神经网络的主动控制抑制系统自然频率振动进行研究是可行的。     

模糊控制在大射电望远镜中的应用

针对大射电望远镜悬索粗调系统为一非线性慢时变大滞后系统的特点,提出采用模糊控制来实现馈源轨迹跟踪策略,并与工程上广泛应用的PID控制进行了对比研究,通过对阶跃信号响应的数值仿真,证明了模糊控制在大射电望远镜工程中应用的可行性。     

基于自寻最优控制方法实现结构振动主动控制

从振动主动控制设计思想出发,基于自寻最优控制的基本原理,对采用这一控制方法实现结构振动响应主动控制进行了研究。在此基础上,开发了以计算机及高速数据采集板为核心的数据采集、处理和自适应控制系统,对一压电机敏刚架结构进行了振动主动控制实验,取得了良好的抵消振动效果。     

超精密车床溜板的模糊神经网络主动振动控制研究

提出了溜板的振动主动控制。作为器采用自行研制的主动空气轴承,实现无摩擦接触。控制方法彩和模糊神经网络控制,模糊控制为主控制器,用以逼近实际的复杂时变系统;神经网络控制补偿耦合效应。实验结果表明,基于主动空气轴承地模糊神经网络振动主动控制可以有铲减小溜板振动。     

压电材料在振动主动控制中的应用

利用压电材料进行振动主动控制已成为工程领域中的研究热点.本文介绍了压电材料的性能特点,综述了压电材料在振动主动控制领域中的研究现状,并结合典型实例分析了压电材料在振动主动控制领域中的应用.     

汽车主动悬架几种控制策略的比较研究

根据汽车二自由度主动悬架模型,结合振动控制的理论和技术,着重研究了被广泛应用的模糊控制、最优控制和模糊PID控制,并利用M atlab进行仿真,与被动悬架进行了比较。对车身加速度、悬架动挠度和轮胎动荷载3个性能指标进行了评价,不仅讨论了上述3种控制方法用于主动控制的优点,还指出了这些控制策略存在的不足。     

基于前馈模糊自学习控制的强迫周期振动主动控制

运用前馈模糊自学习方法对强迫周期振 主动控制进行研究。指出模糊自学习算法在应用上存在的问题,并进行改进;针对不同规则数、不同学习次数进行控制仿真研究,揭示规则数和学习次数对控制性能的影响;对模糊自学习系统的鲁棒性进行探讨;结果表明前馈模糊自学习系统对强迫周期振动具有良好的抑制效果。     

基于频域整形的电磁轴承最优控制

针对电磁轴承刚性转子的不平衡振动，提出基于频域整形最优控制，该控制器的设计，包括保证系统稳定的最优调节器设计，以及频域整形的权函数设计，通过权值函数，改变轴承动特性，从而实现电磁轴承系统不平衡振动的力补偿或位移补偿。实验结果表明，电磁轴承频域整形最优控制可有效抑制主轴不平衡振动。