基于MATLAB最优控制车辆半主动悬架研究及仿真

车辆悬架系统对整车乘坐舒适性和操纵稳定性起着至关重要的作用。通过建立路面白噪声模型和1/4车辆模型,应用线性最优反馈策略设计出状态反馈控制器,充分利用MATLAB/Simulink仿真平台对半主动悬架和被动悬架的各项性能进行了仿真,并作了对比。结果表明,较被动悬架,采用半主动悬架时车身加速度、悬架动挠度、车轮动载荷均有不同程度的减小,进一步说明了半主动悬架的优越性。     

空气主动悬架模糊控制仿真与实验研究

建立了1/4车体二自由度的空气主动悬架模型,设计了用于该主动空气悬架的模糊控制器,应用Matlab/Simulink控制系统仿真软件,对1/4汽车空气主动悬架模型进行计算机仿真。仿真结果表明具有此模糊控制器的空气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空气被动悬架。在此基础上,设计了空气主动悬架台架实验,进行了空气被动悬架与空气主动悬架的台架对比实验。由实验结果可以看出,与空气被动悬架相比,空气主动悬架能有效改善车辆性能,与仿真研究结果具有一致性。     

基于Carsim的整车半主动悬架PID控制研究

本文建立了七自由度整车半主动悬架系统的动力学模型,并提出了评价悬架性能的三个指标:车身加速度、悬架动行程、轮胎动载荷。为了满足悬架的三个性能指标,本文在悬架的垂直、侧倾和俯仰三个方向上设计了三个PID控制器,并分配到汽车的四个作动器上。为了验证PID控制器的有效性,本文以随机粗糙路面为例,在Carsim中建立整车模型和路面模型,在Simulink中设计PID控制器,两者进行联合仿真。结果表明,相比于被动悬架,PID半主动悬架可以保证汽车在行驶过程中的平顺性和乘客乘坐的舒适性。     

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。     

基于层次分析法的半主动悬架LQG控制器的设计

采用滤波白噪声生成路面时域模型,建立了5自由度半主动悬架模型,并应用最优控制理论设计了车辆半主动悬架的LQG控制器,采用层次分析法确定各性能指标的加权系数,在MATLAB/simulink环境下建立半主动悬架进行仿真。仿真结果表明,通过对相关的系数进行加权化处理能够较好的改善车辆悬架的振动特性,有利于提高车辆的乘坐舒适性。     

基于AHP-NSGA-Ⅲ的车辆悬架预瞄最优控制研究

针对车辆主动悬架线性二次最优控制存在的权值系数确定问题,提出了一种结合主客观性能评价的权值系数选择方法---层次分析-三代遗传算法。利用层次分析法确定变量范围,以6个主动控制悬架性能指标为目标函数,利用三代遗传算法进行多目标优化并以控制力作为限制条件筛选出最优解。以半车模型为例,结合前轮预瞄信息与卡尔曼估计器估计的状态变量,设计预瞄最优控制器,并采用虚拟激励法直接在频域范围内进行求解。仿真结果表明,所提出的控制策略可改善车辆的乘坐舒适性。     

车辆主动悬架的模糊PID控制仿真

根据某车型悬架参数,建立了1/4车主动悬架Matlab/Simulink模型,选择簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷作为控制目标量,采用模糊PID复合控制技术,针对该悬架模糊控制模型的设计及仿真。仿真结果表明:与被动控制、PID控制的悬架系统性能相比,该控制策略系统的簧载质量加速度和轮胎动载荷有了显著降低,有效改善了乘坐舒适性。     

基于模糊控制的车辆主动悬架仿真研究

以二自由度车辆主动悬架模型为研究对象,基于车辆动力学理论,建立主动悬架系统的动力学方程和路面输入模型方程,并以悬架动挠度为控制目标设计模糊控制器。在Matlab/Simulink里建立二自由度主动悬架系统模型和随机路面激励模型,结合模糊控制器进行仿真分析。结果表明,相对被动悬架而言采用以悬架动挠度为控制目标的模糊控制策略的主动悬架能有效地抑制车辆振动,提高车辆的乘坐舒适性和安全性。     

半主动悬架PID控制与Fuzzy-PID控制对比研究

选取某车型悬架参数,在MATLAB/Simulink中建立二自由度四分之一车半主动悬架模型。以改善乘坐舒适性和操作稳定性为目标,对半主动悬架分别设计了常规PID控制和Fuzzy-PID控制。以随机路面作为激励进行仿真,仿真结果表明:相比被动悬架,两种控制方案均使悬架性能得到了改善,但Fuzzy-PID控制对悬架性能改善明显优于PID控制。     

汽车主动悬架的整车控制方法及仿真研究

为了提高车辆主动悬架系统的性能,改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性,针对汽车主动悬架整车控制方法问题,以1/4车体模型,基于8板块的整车控制算法(Octa-Plate Control Method,OPCM),对汽车主动悬架整车控制方法进行了探讨,并进行了仿真性研究.仿真结果表明:OPCM对车辆的垂直运动和车辆姿态控制都是非常有效的.同时,这种算法仅需要测量每个驱动机构未端的加速度,需要的传感器少,实现非常简单.因此,是一种较为理想的低成本控制算法,从而具有更大的实用价值.     

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。     

基于Simulink的主动悬架模糊控制策略分析

依据模糊控制理论,以某车型悬架的参数为基础在MATLAB/Simulink中建立1/4车主动悬架模糊控制器。以车身垂向加速度、悬架动挠度、轮胎动挠度与主动控制力作为悬架模糊控制的评价指标,对车辆被动模型与模糊控制模型的乘坐舒适性和操作稳定性进行对比分析。仿真结果表明:模糊控制策略显著改善了被动悬架的性能,证明了所建模型的可行性和有效性。     

轮边驱动电动汽车主动悬架LQG控制仿真研究

为了提高轮边驱动电动汽车的行驶平顺性,以车轮减振型轮边驱动系统作为研究对象,在其基础上设计不同的主动悬架布置方案。首先建立1/4车辆主、被动悬架动力学模型;然后采用最优控制理论设计车辆主动悬架LQG控制器,并基于层次分析法确定车辆各性能评价指标加权系数;最后在MATLAB/Simulink软件中建立仿真模型并进行仿真分析。仿真分析结果表明,相比于被动悬架,主动悬架两种布置方案均能有效地提高汽车行驶平顺性,综合考虑车辆各性能评价指标的改善效果,主动悬架布置方案二优于布置方案一。     

带主动横向稳定杆的混合电磁悬架性能研究

为了提高半主动混合电磁悬架抗侧倾性能,将主动横向稳定杆与其进行集成。在Adams/Car中建立了带主动横向稳定杆及混合电磁悬架的整车底盘模型,并在Simulink中建立了混合电磁悬架的改进天棚控制策略以及主动横向稳定杆的模糊比例控制策略,通过所设计的模糊规则可以使得主动横向稳定杆的刚度在不同工况下与混合电磁悬架性能要求相匹配。联合仿真结果表明:带有主动横向稳定杆的半主动混合电磁悬架在匀速直线行驶时,能够更好地提高乘坐舒适性以及振动能量回收性能,在转向或侧倾角过大时,能够更快地调整车身姿态以提高操稳性。     

基于BP神经网络模糊PID的主动悬架控制研究

为了提高汽车的乘坐舒适性,抑制因路面不平引起的汽车振动,利用多体动力学软件ADAmS建立某SUV整车模型,利用mATLAB设计了一种BP神经网络模糊PID主动悬架控制器,并与模糊PID控制器进行仿真对比,深入研究模糊PID控制器及BP神经网络模糊PID主动悬架控制器控制效果。研究发现,采用提出的BP神经网络模糊PID主动控制策略后,汽车悬架系统的车身加速度、悬架动挠度、轮胎动变形分别比被动控制下降了36.3%、25.1%和12.0%,而采用模糊PID控制策略只下降了34.3%、19.1%和10.4%。这说明所提出的BP神经网络模糊PID控制策略具有更加优异的主动悬架控制效果。     

半主动悬架控制与整车性能匹配研究

建立了两自由度汽车半主动悬架系统的数学模型，以提高乘坐舒适性而不损害行车安全性作为控制策略的出发点，采用自适应模糊控制方法，该控制方法将模糊系统辩识和模糊控制结合起来，针对自适应算法的复杂性，采用最大隶属度法对控制规则进行修正，简化了运算。仿真表明，与被动悬架和模糊控制相比，可显著地减少汽车振动及干扰，操纵稳定性得到改善，可较好解决乘坐舒适性和操纵稳定性矛盾，使汽车在各种行驶条件下舒适性和安全性最佳匹配。     

主动悬架控制策略研究与试验验证

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;然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;随后,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13.89%,悬架动挠度均方根值减小了22.22%,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;最后,进行了台架试验,试验结果与仿真结果基本一致,从而验证了仿真结果的正确性。     

电磁反力式混合型主动悬架最优控制研究

基于最优控制方法,研究一种同时含有被动和主动结构的新型主动悬架。在这种悬架中,电磁反力作动器产生主动控制力,而且只作用在非簧载质量上。以某车型1/4两自由度模型为研究对象,建立路面随机输入模型。应用最优控制理论设计了混合型主动悬架的LQG(Linear Quadratic Gaussian)控制器,使用matlab/Simulink建立悬架模型进行仿真。与被动悬架的仿真对比表明该悬架系统能较好地改善车辆的行驶平顺性和乘坐舒适性,同时改善车辆在低频区的轮胎触地性。     

电磁主动悬架阻尼系数优化设计

为提高电磁主动悬架可靠性,将液压阻尼器与线性电机并联。首先建立了电磁主动悬架动力学模型;随后设计了双环控制系统,外环为LQG控制下的车辆动力学控制,内环为电流跟踪控制,并采用粒子群算法确定了不同控制目标下的加权系数;然后分别以乘坐舒适性和行驶安全性为控制目标,研究了不同控制目标下阻尼系数对动力学性能和能耗特性的影响规律,结果表明:时域内,阻尼系数对LQG控制下的电磁主动悬架动力学性能无影响,但其能量消耗随着阻尼系数的增大先减小后增大,为此分别确定了c_s=1000Ns/m作为乘坐舒适性为控制目标下的阻尼值,c_s=2000Ns/m作为行驶安全为控制目标下的阻尼值。频域内,无论是以乘坐舒适性为控制目标,还是以行驶安全为控制目标,阻尼系数都会使得乘坐舒适性有所恶化,而行驶安全性得到改善。     

基于遗传算法的车辆座椅悬架最优控制器的应用

常规LQG控制器在车辆座椅主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化LQG权值矩阵的方法。该方法利用遗传算法的全局优化算法,以主动座椅悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,并在Matlab/Simulink环境下建立了系统模型并进行仿真模拟。仿真结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器能够解决了最优控制器中存在的权值确定问题,提高悬架的设计效率,同时对于乘坐舒适性的改善有良好的效果。