基于模糊PID的半主动悬架控制策略研究

为提高悬架性能，改善车辆的舒适性、操纵稳定性和安全性，基于Matlab/Simulink建立1/2车半主动悬架模型，设计模糊PID控制器对半主动悬架进行控制。以白噪声信号通过积分器的方法产生随机路面输入，将建立的模型在Simulink中进行仿真。仿真分析结果表明，所设计的半主动悬架能够有效减小车身加速度、悬架动变形及前后车轮动载荷，改善车辆行驶过程中的振动。     

主动悬架LQG控制及其液压参数研究

针对忽略作动器实际动作及液压系统参数造成目前的主动悬架模型精确性低的缺陷,结合液压原理,建立包含液压系统参数在内的主动悬架模型。通过分析LQG控制的原理及优点,确定车身加速度、悬架动挠度、车轮动位移的加权系数矩阵,以实现主动悬架的LQG控制。将SIMULINK仿真结果与被动悬架、主动悬架PID控制进行对比,并通过LQG控制模型及被动悬架模型,对系统进行频域分析。以LQG控制仿真试验为基础,对主动悬架耗能进行了研究。结果表明,包括液压系统参数在内的主动悬架LQG控制优化了传统主动悬架模型,车身加速度及车轮动位移参数较PID控制降低了40%以上,可提高车辆的操纵稳定性和乘坐舒适性,特别是在系统的一阶固有频率处,拥有更好的减振效果。能耗仿真计算结果表明,选用衔铁质量小、衔铁组件刚度小的比例电磁铁,可以有效降低系统耗能30%以上,但减振效果会有所降低。     

全路面起重机互连式油气悬架机构输出特性分析

为研究悬架组的动力学特性,针对某大吨位全路面起重机,介绍其单桥上互连式双气室油气悬架的结构和原理,建立单桥动力学模型和液压模型,并采用AMEsim建立仿真模型。分析在连续振动路面和冲击作用路面2种典型工况下,车身垂直方向的位移、速度和加速度的输出特性曲线,并对悬架的减振性能进行评价。结果表明:此油气悬架系统具有非线性变刚度、变阻尼的特点,可满足大吨位全路面车辆的减振要求。     

基于磁流变阻尼器的建筑结构地震响应模糊控制

为研究基于模糊控制器的磁流变阻尼器对建筑结构的减震效果,文中以磁流变阻尼器所在层的速度和位移响应为输入量,以电流为输出量,并提出了模糊规则。同时利用Simulink模块分析了磁流变阻尼器的减震效果,对比了在有无模糊控制器两种情况下结构的地震响应,并给出了基于Simulink模块的结构地震响应分析程序。结果表明模糊控制器控制下的MR阻尼器能够较好控制结构地震响应。     

基于磁流变阻尼器的建筑结构地震响应模糊控制

为研究基于模糊控制器的磁流变阻尼器对建筑结构的减震效果,文中以磁流变阻尼器所在层的速度和位移响应为输入量,以电流为输出量,并提出了模糊规则。同时利用Simulink模块分析了磁流变阻尼器的减震效果,对比了在有无模糊控制器两种情况下结构的地震响应,并给出了基于Simulink模块的结构地震响应分析程序。结果表明模糊控制器控制下的MR阻尼器能够较好控制结构地震响应。     

气动人工肌肉仿生行走机构模糊PID控制

以DMSP型人工气动肌腱为履带式工程车辆行走机构的缓冲执行器,建立四自由度行走机构主动缓冲减振模型;以白噪声模拟路面输入,采用模糊PID控制对仿生行走机构的减振特性进行研究.并以悬架加速度和位移的最大值、最小值、标准差3项指标进行对比分析.仿真结果表明,在选定的3种工况下,DMSP型人工气动肌腱缓冲仿生行走机构可显著减小路面激励对悬架的振动冲击,提高了整车的减振性能.     

工程车辆仿生阻尼缓冲悬架特性分析

根据气动人工肌肉的特性,以PAM作为履带式工程车辆悬架机构的缓冲执行器,建立起4自由度仿生悬架模型。采用RBF神经网络PID控制对工程车辆的减振特性进行仿真研究,以车身加速度及位移的最大值、最小值、标准差3项指标进行对比分析。仿真结果表明,在选定的3种工况下,人工气动肌腱缓冲仿生悬架机构较传统的悬架可显著减小路面对车辆的冲击。     

空气悬架性能分析

以1/4钢板弹簧悬架车辆和空气悬架车辆模型为仿真对象,建立模运动微分方程,模拟C级路面为随机输入,对模型进行了计算机仿真.研究结果表明空气悬架车辆的车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷都有所降低,其操纵稳定性能和平顺性能明显优于钢板弹簧悬架车辆.     

空气悬架性能分析

以1/4钢板弹簧悬架车辆和空气悬架车辆模型为仿真对象,建立模运动微分方程,模拟C级路面为随机输入,对模型进行了计算机仿真。研究结果表明:空气悬架车辆的车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷都有所降低,其操纵稳定性能和平顺性能明显优于钢板弹簧悬架车辆。     

车辆磁流变半主动悬架模糊滑模控制

为提高半主动悬架减振效果,将结合模糊控制理论的滑模控制算法应用于磁流变半主动悬架控制中,并通过Matlab/Simulink建立了磁流变阻尼器及悬架动力学模型,同时进行了仿真分析,结果表明,采用模糊滑模控制策略优于传统控制策略。