路面激励下主动悬架和四轮转向的协调控制

为了研究主动悬架和四轮转向系统的协调控制,建立包含悬架系统和转向系统的整车动力学模型.基于LQR控制理论分别设计了主动悬架和四轮转向的控制器,对比分析不同加权系数时车辆在路面激励下的频率响应,研究了主动悬架和四轮转向的控制对车辆操纵稳定性的影响;针对车辆的稳态响应(不考虑路面激励的影响),采用横摆率跟踪控制策略进行前后轴主动悬架控制力的匹配控制;在主动悬架和四轮转向2个单独控制器的基础上,以主动悬架控制力的匹配为主要协调机制,设计了主动悬架和四轮转向的协调控制器,对两者的控制量进行调整.仿真结果表明,主动悬架和四轮转向的协调控制可以获得优于两者简单叠加时的整车综合性能.     

基于比例阀的车辆液压主动悬架系统的设计与仿真

以高性能电液比例阀为作动器,设计了车辆主动悬架系统。基于主动悬架车辆1／4动力学模型,采用PID控制器,利用Matlab软件建立了主动悬架汽车动力学仿真模型,并用某车型数据进行了动力学分析和仿真。仿真结果表明,比例控制技术应用于主动悬架控制是可行的。     

基于遗传算法权值优化的汽车悬架最优模糊控制

结合车辆非线性主动悬架系统数学模型,首先设计出悬架系统的线性二次型整定（LQR）最优控制器,其中控制器的加权系数利用遗传算法优化搜索获得,然后设计悬架系统的模糊控制器,进而开展LQR最优控制、模糊控制以及两者并联结合的复合控制方法对比研究．利用遗传算法对加权系数进行搜索优化,可有效解决传统LQR控制器加权系数不易确定的问题．该复合控制方法可获得相比单一控制方法更优的悬架系统控制效果,在车辆不同行驶工况条件下,能进一步降低车身垂直振动加速度、悬架动挠度和轮胎形变,明显提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性．     

主动液压悬架建模及最优控制

对一种液压悬架进行了动力学建模,并构建了控制执行机构的控制量与车辆实时状况之间的关系。根据最优控制理论,设计了液压主动悬架二次型最优(LQR)控制器,分析了系统在随机激励条件下的时域响应和频域响应。仿真结果表明:与被动悬架相比,最优控制的液压主动悬架在低频共振区能有效控制车身垂直加速度、悬架动扰度和轮胎动载荷。     

基于FUZZY-PID的汽车主动悬架的仿真研究

根据汽车主动悬架的基本结构,通过力学分析建立了两自由度的车身及悬架系统数学模型,设计了用于该主动悬架的模糊控制器,对PID参数进行自动调整,应用Matlab／Simulink控制系统仿真软件,对1／4汽车主动悬架模型进行计算机仿真。并进行了与常规PID主动悬架系统的比较,结果表明具有此模糊控制器的主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性和操纵的稳定性方面明显优于其它形式的悬架系统。     

主动悬架耗散控制系统仿真与分析

建立主动悬架半车四自由度模型,应用耗散系统理论设计了主动悬架严格(Q,S,R)-耗散状态反馈控制器,使用Matlab/Simulink对系统模型进行仿真,使用时域和频域方法分析了车身垂直加速度、俯仰角加速度、悬架动行程和轮胎动位移4项指标,与被动悬架做了对比分析.仿真结果表明,使用严格耗散控制器的主动悬架在改善车辆乘坐舒适性和行驶平顺性方面效果明显.     

车辆主动悬架耗散状态反馈控制器设计与仿真

通过建立1／4车辆模型和路面输入模型,应用耗散系统理论进行了车辆主动悬架严格（Q,S,R）-耗散状态反馈控制器的设计,并在Matlab／Simulink环境中建立系统模型并进行仿真研究,将主、被动悬架的车身加速度、悬架动行程和轮胎动位移3项指标进行了对比分析。仿真结果表明,具有严格耗散控制器的主动悬架对车辆乘坐舒适性和行驶平顺性的改善有良好的效果。     

高速列车座椅主动悬架的模糊控制与PID控制系统

建立了基于主动悬架的的高速列车悬架—座椅—人体的四自由度动力学模型,并对该列车模型平顺性的优化控制进行了研究。针对该座椅主动悬架模型设计了模糊控制器、传统PID控制器与自适应的模糊PID控制器,应用Matlab/Simulink软件在相同的工况下进行仿真实验,并将三种控制方法下的仿真结果与被动悬架车辆模型的仿真结果进行对比分析。结果表明,相较与被动悬架车辆模型,上述三种控制方法下的主动模型座椅处的振动特性都得到了改善,达到了预期的控制效果,且自适应模糊PID控制下的改善程度最佳,对高速列车乘坐舒适性的提高有着一定的理论参考意义。     

基于微分几何法的车辆半主动悬架控制

为了对某工程车辆半主动悬架进行有效控制,建立了车辆半主动悬架非线性动力学模型.提出了应用微分几何理论并经过非线性状态反馈变换的方法,对半主动悬架非线性系统进行线性化,进而利用线性二次型调节器实现了非线性状态反馈最优控制,并用Matlab/Simulink编程进行仿真实验.仿真结果表明：经过微分几何法线性化处理并应用LQR控制的方法,半主动悬架与被动悬架相比,车辆平顺性有了明显的改善,绝大部分平顺性指标都有10%以上的提升.分析结论可为非线性系统的线性化和车辆悬架半主动控制的研究提供参考.     

主动悬架 LQG 控制与模糊 PID 控制的比较研究

为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1／2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器：LQG控制器和模糊PID控制器。 LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。     

Active suspension with optimal control based on a full vehicle model

The 7-DOF model of a full vehicle with an active suspension is developed in this paper. The model is written into the state equation style. Actuator forces are treated as inputs in the state equations. Based on the basic optimal control theory, the optimal gains for the control system are figured out. So an optimal controller is developed and implemented using Matlab/Simulink, where the Riccati equation with coupling terms is deduced using the Hamilton equation. The all state feedback is chosen for the controller. The gains for all vehicle variables are traded off so that majority of indexes were up to optimal. The active suspension with optimal control is simulated in frequency domain and time domain separately, and compared with a passive suspension. Throughout all the simulation results, the optimal controller developed in this paper works well in the majority of instances. In all, the comfort and ride performance of the vehicle are improved under the active suspension with optimal control.     

车辆座椅次优控制主动悬架设计及分析

为了进一步提高车辆乘坐舒适性,同时有效地解决线性二次型高斯最优控制器在实际应用中存在的待测状态变量多、路面参数获取困难、应用成本高等问题,基于1/4车辆座椅主动悬架系统模型,设计了一种基于次优控制理论的车辆座椅主动悬架,并对不同待测状态变量下的车辆座椅次优主动悬架的性能进行了探讨,进而得到了基于次优控制理论的车辆座椅主动悬架的最优控制策略.在此基础上,通过与传统车辆座椅被动悬架、最优控制主动悬架进行对比分析,对所设计的座椅次优控制主动悬架的应用效果进行了验证,为车辆座椅主动悬架系统设计提供了一种新的技术思路.     

Investigation on full vehicle height control algorithm using feedback linearization method

Aiming to improve the control accuracy of the vehicle height for the air suspension system, deeply analyzing the processes of variable mass gas thermodynamics and vehicle dynamics, a nonlinear height control model of the air suspension vehicle was built. To deal with the nonlinear characteristic existing in the lifting and lowering processes, the nonlinear model of vehicle height control was linearized by using a feedback linearization method. Then, based on the linear full vehicle model, the sliding model controller was designed to achieve the control variables. Finally, the nonlinear control algorithm in the original coordinates can be achieved by the inverse transformation of coordinates. To validate the accuracy and effectiveness of the sliding mode controller, the height control processes were simulated in Matlab, i.e., the lifting and lowering processes of the air suspension vehicle were taken when vehicle was in stationary and driving at a constant speed. The simulation results show that, compared to other controllers, the designed sliding model controller based on the feedback linearization can effectively solve the "overshoot" problem, existing in the height control process, and force the vehicle height to reach the desired value, so as to greatly improve the speed and accuracy of the height control process. Besides, the sliding mode controller can well regulate the roll and pitch motions of the vehicle body, thereby improving the vehicle''s ride comfort.     

基于对角递归神经网络的汽车主动悬架控制

为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选取车身垂向加速度、悬架动行程和轮胎动行程作为神经网络控制器输入,采用梯度下降法对神经网络权值进行在线调整.仿真结果表明,具有DRNN控制器的电动主动悬架控制效果较PID控制主动悬架和被动悬架有显著提高,有效改善了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,也说明所设计的控制策略在电动汽车电动主动悬架控制方面的有效性.     

基于ADAMS和MATLAB的主动悬架控制联合仿真研究

汽车悬架的动力学性能直接影响到汽车的平顺性和操纵稳定性,利用ADAMS软件建立四分之一汽车主动悬架模型,通过MATLAB/Simulink求解主动悬架线性最优控制策略,并对其进行联合仿真[1]。结果表明基于最优控制的汽车主动悬架减小了车辆振动,提高了车辆的平顺性和安全性。为汽车悬架减振性能的开发设计提供了一种有效的方法。