基于模糊PID控制器的麦弗逊悬架联合仿真研究

通过实验测出磁流变阻尼器在不同电流作用下的力与速度关系的阻尼系数特征数据,并将所得阻尼数据导入麦弗逊悬架多体动力学模型;计算簧载质量速度及其变化率作为主动悬架控制的输出量;半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整;在MATLAB中搭建悬架系统联合仿真模型。仿真计算结果表明:在各不同车速阶段,采用模糊PID复合控制器均对改善悬架的总体性能有明显作用;且车身垂直加速度、悬架动行程及车轮侧向滑移量在低频阶段改善突出,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性与操作稳定性。     

基于模糊PID控制策略的二自由度半主动悬架仿真研究

通过MATLAB软件建立基于二自由度半主动悬架动力学仿真模型,计算簧载质量速度及其变化率作为半主动悬架控制的输入量;半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整.计算结果表明:采用模糊PID控制器在各不同车速阶段对改善悬架的总体性能有明显作用,车身垂直加速度、悬架动行程、轮胎动行程在低速阶段改善突出,性能分别提升6.7%,4.1%,4.5%.     

基于粒子群优化的半整车半主动模糊PI 控制悬架研究

针对不同路况下车辆悬架力学性能复杂多变的问题,利用数值分析方法研究半整车半主动悬架的性能特征。根据半整车半主动悬架的力学原理,建立半整车半主动动力学数学模型;利用2个模糊PI控制器分别控制车辆的前后轮,得到模糊PI控制悬架系统;利用粒子群算法对模糊PI控制悬架系统进行优化,得到不同悬架的车身质心加速度、车身俯仰角加速度、前后轮变形量与前后悬架动挠度性能参数的变化规律与均方根值,并分析悬架性能参数对车辆性能的影响以及各性能参数之间的内在联系。对2种PI控制悬架的可靠性进行研究,结果表明:2种PI控制悬架性能与被动悬架相比,均有很大改善,且利用粒子群优化后的模糊PI控制悬架的综合性能最好;当车辆在不同的路面行驶时,2种PI控制悬架均具有较好的可靠性。     

半主动悬架模糊PID控制器设计及仿真分析

针对传统悬架控制精度低、稳定性较差等缺陷,设计了一种半主动悬架模糊PID控制器.首先,在Matlab/Simulink模块中建立模糊PID控制器模型,以簧载质量的位移偏差及其变化量作为输入参数,输出参数为KP、KI、KD;然后,应用Adams软件搭建汽车1/4半主动悬架模型;最后,进行Simulink和Adams联合仿真,评价控制器的使用效果.分析结果显示,此模糊PID控制器可显著降低汽车车身垂向加速度和悬架动挠度,改善了汽车行驶中的平顺性.     

基于模糊PID的半主动悬架控制策略研究

针对传统被动悬架平顺性不足的问题，本文研究了基于模糊PID的半主动悬架控制策略。通过CarSim软件建立某C级轿车的整车模型，基于模糊PID控制原理在Simulink中设计控制器并配置相关参数，建立基于滤波白噪声的路面模型，并将其载入CarSim软件。通过在CarSim中设置数据输入、输出仿真端口，将车辆模型运行数据通过S-Function模块发送到Simulink中求解控制信号，再通过S-Function模块施加到CarSim中，形成闭环控制系统，最后进行联合仿真试验验证模糊PID控制算法的有效性。仿真结果表明，配置有模糊PID控制器的半主动悬架明显改善了车辆的平顺性。该研究具有广阔的应用前景。     

七自由度整车半主动悬架仿真研究

通过MATLAB软件建立整车七自由度的动力学仿真模型。半主动悬架采用双模糊控制器,将计算出的刚性车身与悬架连接处的速度、动行程与俯仰角参数作为主动悬架控制的输入量;前轴左右车轮,悬架与车身连接处的速度与其期望值的误差及其变化率作为第一控制力输入量,刚性车身质心俯仰角速度与其期望值的误差及其变化率作为第二控制力输入量;后轴左右车轮,车悬架与车身连接处的速度与其期望值的误差及其变化率作为第一控制力输入量,悬架动行程与其期望值的误差及其变化率作为第二控制力输入量。计算结果表明:采用双模糊控制器能明显改善整车行驶的舒适性与稳定性,系统综合特性较好,刚性车身的垂向加速度、俯仰角加速度、前后悬架动行程性能提升明显,分别提升27.2%,19.6%,95.5%,33.8%。     

汽车磁流变半主动悬架的模糊PID控制研究

为了解决传统的被动悬架阻尼参数不可调节,汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性难以改善的问题.提出使用磁流变阻尼器代替被动阻尼器,通过将磁流变阻尼器基于BP神经网络的逆向模型与模糊PID控制器形成闭环反馈来实现对汽车悬架的半主动控制.通过仿真实验和数据分析得到,基于磁流变阻尼器的模糊PID控制的半主动悬架系统的车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根植明显比被动悬架的均方根值小.结果表明:该方法可以有效地提高汽车的乘坐舒适性和操作稳定性,改善悬架系统的性能.     

基于转向稳定性的汽车悬架协调优化

基于试验研究建立了某款车用磁流变阻尼器的数学模型。利用多体动力学仿真软件SIMPACK建立了某款乘用客车整车多体动力学模型和虚拟仿真环境。针对半主动悬架系统和转向系统对汽车操纵稳定性的影响,提出了一种PID神经网络协调控制器,并在Matlab环境中定义了半主动悬架协调控制器与整车多体动力学模型的数据交换接口,实现了汽车半主动悬架和转向系统的协调控制。仿真结果表明:PID神经网络协调控制策略可以抑制由悬架传递的振动,调节汽车转向时车身的横摆及侧倾运动,有效地解决了汽车悬架设计中操纵稳定性与行驶平顺性之间的矛盾。     

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。     

基于模糊动态输出反馈的重载运输车舒适性研究

为改善重载运输车辆行驶平顺性和驾驶舒适性的问题,以半主动油气悬架及人-椅集中质量模型为研究对象,设计基于模糊动态输出反馈的增量式PID油气悬架控制系统,综合考虑驾驶员的主观感受和烦恼率,以车身垂向加速度、车轮动载荷、悬架动挠度和驾驶员烦恼率为评价指标,对被动悬架、模糊PID和模糊动态输出反馈增量式PID控制油气悬架系统...     

Fuzzy Logic Control for Semi-Active Suspension System of Tracked Vehicle

The model of half a tracked vehicle semi-active suspension is established. The fuzzy logic controller of the semi-active suspension system is constructed. The acceleration of driver‘s seat and its time derivative are used as the inputs of the fuzzy logic controller, and the fuzzy logic controller output determines the semi-active suspen-sion controllable damping force. The fuzzy logic controller is to minimize the mean square root of acceleration of the driver‘s seat. The control forces of controllable dampers behind the first road wheel are obtained by time delay, and the delay times are determined by the vehicle speed and axles distances. The simulation results show that this control method can decrease the acceleration of driver‘s seat and the suspension travel of the first road wheel,the ride quality is improved obviously.     

IPSO—BP算法在半主动悬架控制中的应用

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.     

Neuron PI control for semi-active suspension system of tracked vehicle

A neuron proportion integration (PI) control strategy for semi-active suspension system of tracked vehicle was proposed based on its unique structure and the multiple and complex environment of the driving traffic. An adaptive genetic algorithm is used to optimize the parameters of the neuron PI controller. The simulation result of the neuron PI control for semi-active suspension system of tracked vehicle indicates that the vertical amplitude, pitch angle and vertical acceleration of the vehicle are well controlled. The root mean square (RMS) of the vertical amplitude decreases by 37.2%, and 45.2% for the pitch angle, 38.6% for the vertical acceleration. The research of neuron PI control experiment for the semi-active suspension system of the tracked vehicle model mining in benthal indicates that the RMS of the weight acceleration vibrating along the vertical direction decreases by 29.5%, the power spectral density resonance peak of the acceleration of the car body decreases by 23.8%.     

基于联合仿真的半主动悬架车辆平顺性

为减少车辆悬架系统开发周期和成本,利用SIMPACK软件建立了车辆1／4悬架多体动力学模型,基于天棚控制策略设计了半主动悬架控制器,并通过MATLAB／SIMULINK编写了控制算法对其进行联合仿真．将采用半主动悬架系统得到的仿真结果与采用被动悬架系统得到的仿真结果进行了对比,车身垂直加速度均方根值减少了30．2％．结果表明,基于天棚控制的半主动悬架可以有效衰减车身的振动,改善车辆的行驶平顺性,从而为车辆动力学系统的仿真分析提供了一种有效方法．     

车辆半主动悬架的控制策略及仿真

作者综述了汽车悬架控制系统的基本类型 ,以半主动悬架为研究对象 ,推导建立出汽车两自由度 1/ 4车体模型 ,提出了一种汽车半主动悬架系统的模糊控制方法 ,并利用MATLAB进行仿真 ,对结果进行分析 ,证明了该控制策略的有效性     

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.     

基于电液比例阀减振器半主动悬架系统的研究

为提高汽车的平顺性和操纵稳定性,设计了以电液比例阀半主动减振器为控制对象,采用自适应神经网络控制方法的半主动悬架系统。在对电液比例阀减振器阻尼力变化规律进行分析的基础上,建立了基于电液比例阀减振器的半主动悬架模型,采用神经网络自适应控制方法对模型进行了研究。路面输入采用积分白噪声模拟B级路面谱,以簧载质量垂向加速度、悬架动行程以及轮胎动载荷作为评价指标。利用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善。