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履带车辆悬挂系统磁流变阻尼振动控制分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在建立履带式车辆悬挂系统两自由度运动微分方程的基础上,采用LQR控制算法仿真分析了某型履带车辆悬挂系统在实测六条不同路面激励输入下,全闭环反馈对整车振动的控制效果;结合Hrovat限界最优半主动控制算法和车辆悬挂系统振动的半主动控制策略,仿真分析了磁流变阻尼器对整车振动的控制效果,并与LQR控制结果作了比较;通过对比半主动控制力跟踪主动控制力的情况,分析了磁流变半主动控制能够很好地逼近主动控制的原因;得出了采用磁流变阻尼器实现履带车辆悬挂系统半主动振动控制的技术途径是可行的结论。 相似文献
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针对汽车磁流变半主动悬架系统非线性和模型不确定性所引起的控制稳定性及优化问题,考虑被控悬架综合控制目标的安全约束,建立1/2车辆悬架系统的非线性动力学模型。基于被控悬架系统与参考轨迹之间的跟踪误差,使用自适应反推方法和Lyapunov理论,设计被控悬架系统的磁流变阻尼器控制输入函数,提出基于投影算子的自适应控制律,进而设计一种能够处理安全约束问题的自适应反推控制器;为验证所提出控制策略的可行性和有效性,基于Matlab/Simulink建立磁流变悬架控制系统的仿真模型,并分别在随机路面和凸块路面上对该控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的自适应反推控制策略能使磁流变悬架车辆在行驶稳定性方面具有较好的全局渐进稳定性,并能明显提高车辆行驶平顺性,满足悬架系统各方面的安全约束。 相似文献
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针对自行火炮采用传统悬挂系统并不能满足运动中的高平稳性和高机动性等要求,提出了一种磁流变阻尼器的半主动悬架混合控制策略。基于磁流变变换现象模型及其逆模型建立了基于粒子群算法的天棚-地棚混合控制器。结合自行火炮实际行驶的路面状况,在Simulink中搭建了磁流变阻尼器正、逆向模型,半主动悬架模型以及混合控制器的模型。通过仿真试验可知,与纯天棚、地棚控制相比,该控制策略减小了车身的垂直加速度以及悬架动行程,提高了自行火炮的平稳性。 相似文献
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路面对车辆的平顺性、操纵稳定性有直接影响,实时获取路面信息对提升车辆性能具有重要意义。针对传统路面识别方法中难以精确识别多种路面类型的问题,采用卷积神经网络对路面类型进行识别,并根据不同路面输入下悬架系统的输出响应来调整控制器参数,使可控悬架在不同路面下均保持最优性能。建立车辆1/4半主动悬架模型;搭建卷积神经网络基本结构并通过所采集的4种典型城市和非城市路面图像对网络进行训练以及测试;采用遗传算法求取沥青路、弹石路、砂石路、水泥路4种不同路面激励下悬架的最优控制参数;根据路面识别结果及优化结果实现悬架控制参数的自适应调整。仿真结果表明:基于卷积神经网络的路面识别方法能够对多种路面进行准确识别;基于路面识别和遗传算法的半主动悬架控制系统可根据不同路面类型自适应调整悬架参数,有效提升车辆性能。 相似文献
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将天棚控制算法应用于履带车悬挂系统,对四分之一车模型做了含有弹簧、被动阻尼器和半主动阻尼器的三元素并联简化.推导出四分之一车的半主动控制算法数学模型,对半主动悬挂和被动悬挂做了仿真对比,探究了改变可调最值阻尼系数对车辆平顺性改变的影响.搭建了半主动臂的单轮悬架试验系统.仿真结果及单轮悬架试验结果均表明:半主动悬挂能够明显地降低车身的加速度、速度以及动行程,提高行驶平顺性,同时增大电液式阻尼器阻尼系数的极值差对提高车辆的平顺性有正向促进作用,而增大最大阻尼系数对平顺性的改善更加明显. 相似文献
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在一系列简化条件基础上,建立了履带车辆悬挂系统二自由度振动模型,选定状态变量,推导出悬挂系统状态方程矩阵表达形式.提出了基于线性二次型(LQR)最优控制理论的半主动控制算法.对耕地路面激励下履带车辆悬挂系统的半主动控制进行了仿真,并与被动悬挂结果进行比较.结果表明,该算法能很好控制车体位移和加速度. 相似文献
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恶劣路面上行驶的履带车辆的振动对车辆的性能、平顺性、操作稳定性及运动安全性都造成不同程度的消极影响。履带车辆悬挂系统振动的加速度是描述履带车辆振动程度的一个重要指标。首先提出了一个考虑负重轮的履带车辆悬挂系统的力学模型,并且建立了相应的运动微分方程组。又选取了一组新的描述悬挂系统运动的输出变量,然后应用二次型半主动最优控制理论,具体计算了正弦路面激励下悬挂系统在控制前后运动状态的改变。参数分析和数值仿真结果表明,通过选取合适的控制参数,就能使履带车辆悬挂系统的加速度得到有效的控制。 相似文献
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基于磁流变液减振器的车辆悬挂半主动控制 总被引:4,自引:0,他引:4
磁流变液减振器,通过线圈电流改变磁场调节磁流变液在阻尼通道中的流动,实现对减振器阻尼力的控制.车辆悬挂系统由弹性元件、导向元件和减振器组成.基于磁流变液阻尼器的车辆悬挂半主动控制,采用二自由度1/4车体模型构建控制器模型.通过二次型最优控制LQR算法,根据极值原理导出最优控制律,以确定半主动减振器驱动器控制力.仿真表明,该控制器具有较好的稳定性和良好的减振效果. 相似文献
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