汽车半主动悬架的鲁棒控制

在多自由度车辆动力学模型的基础上，设计了一个基于多输入系统的滑模控制器。研究了系统在随机激励条件下的频域响应，计算了响应均方根值。考查了滑模控制器在变参数条件下的鲁棒特性。仿真结果表明，多输入系统的滑模控制器控制性能稳定，对于系统参数的改变，具有良好的鲁棒特性，采用滑模控制器的半主动悬架，其车身垂直加速度、俯仰角加速度及前后悬动挠度均得到明显的抑制，说明控制器的控制效果显著。     

基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆A适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制，利用LuGre轮胎动力学摩擦模型，建立车辆的系统动力学模型，首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响，明确所需估计参数；然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式，在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下，采用参数自适应算法在线估计路面参数，并基于滑移率设计制动控制器；最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真，得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值，结果表明基于该模型实现车辆制动控制，能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况，以提高制动效果。     

自适应悬架对车辆性能改进的潜力

研究主动悬架自适应于路面输入和车辆参数变化,从而进一步改进车辆性能的潜力,以及车辆参数变化对车辆系统输出的影响,仿真结果表明了在主动悬架的最优控制设计中,其控制律参数自适应于路面输入的有效性,以及控制器设计中车辆参数估计的必要性。     

多轴工程车辆油气悬架系统参数仿真

建立了多轴越野车辆的平面力学模型,对其参数进行了计算机仿真,仿真参数包括悬架弹簧变刚度和变阻尼,分析涉及的车辆模型有弹簧悬置的车体和4个车桥,研究了车辆系统的6个自由度的运动方程及动态特性,分析了车辆在粗糙路面上的油气弹簧刚度和阻尼特性的非线性变化规律,获得了多轴车辆的悬架系统在路面激励下的响应特性,提出提高车辆平顺性的途径．     

车辆电控空气悬架建模及H∞控制研究

针对车辆电控空气悬架,建立了一种新型的动力学模型,构建控制执行机构的控制量与车辆实时状况之间的关系.利用H∞控制理论,根据系统性能要求选取合适的频率加权函数,设计了电控空气悬架系统的H∞控制器,分析了系统在随机激励条件下的频域响应和时域响应.为了考察H∞控制器的优劣,同时设计了最优控制器进行比较分析.结果表明,采用所述的电控空气悬架H∞控制器设计方法,车身加速度水平在人体敏感的频带范围内得到了明显的抑制,同时系统的平顺性也得到了全面改善.     

采用EKF状态观测器及滑模算法结合的半车主动悬架控制

针对主动悬架控制可能面临的平顺性、悬架动挠度及车轮动载性能冲突,以及考虑参数不确定与外界干扰带来的鲁棒性问题,论文基于非线性滤波方法设计了滑模控制器以综合改善悬架性能;根据控制算法所需实时而准确的车辆状态信息需求,采用扩展卡尔曼滤波方法设计了状态观测器。分别进行随机路面激励、正弦路面激励和凸块路面激励仿真分析,结果显示所设计控制器具有良好的路面适应性,在不牺牲悬架动挠度的情况下,可以有效改善车辆平顺性及轮胎抓地力,有利于综合提升车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆自适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制,利用LuGre轮胎动力学摩擦模型,建立车辆的系统动力学模型,首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响,明确所需估计参数;然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式,在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下,采用参数自适应算法在线估计路面参数,并基于滑移率设计制动控制器;最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真,得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值,结果表明基于该模型实现车辆制动控制,能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况,以提高制动效果.     

交叉变轮距车辆磁流变悬架系统的优化设计

基于不同农作物种植行距不同以及生长高度不同而设计的高地隙交叉变轮距车辆底盘,对其悬架系统的设计与优化开展研究.首先,建立了磁流变阻尼器阻尼可控悬架系统的Bouc-wen 2自由度动力学模型,并分析了悬架系统对路面不平度输入的振动响应,得到了基于车辆平安性和悬架动挠度对路面不平度输入的振动响应均方值表达式;其次,以车身质量和路面激励为负载对刚性车架体进行疲劳分析,设计了柔性车架体;最后,分析了车身阻尼比、车身质量与车轮质量比、车轮刚度与悬架刚度比对车辆平安性的影响,确定了悬架系统的最优设计参数.在此基础上,建立磁流变阻尼器悬架系统PID模糊控制策略,通过仿真分析验证了参数设计的合理性和控制策略的有效性.     

主动前轮转向对车辆操纵稳定性能的影响

建立了车辆横向动力学模型，在相平面上考察了车速、路面附着系数及前轮转角等对车辆横向稳定域的影响，提出了主动前轮转向控制系统的目标及结构，设计了横摆角速度H∞反馈和前馈控制器并进行综合。通过计算机模拟，考察了反馈控制对车辆横向稳定域的影响及H∞。主动前轮转向控制器在蛇行闭环操纵工况下的性能，结果表明：所设计的控制器大大提高了车辆横向稳定性能，并对侧向风干扰、车速、路面附着系数及前后轮转弯刚度等参数变化具有极强的鲁棒性，从而最终改善了车辆操纵稳定性能。     

某型车路面冲击载荷作用下瞬态动力分析

在动态环境下,为了预测人-车系统的振动响应特性及车辆乘坐舒适性,根据瞬态动力学原理和路-车-人系统间的相互作用,构建了9自由度汽车乘坐动力学模型。基于路面不平情况下的瞬态冲击载荷而引起的人-车系统不同位置的加速度响应,在ANSYS软件中进行仿真分析。仿真分析结果表明：该9自由度车型在特定的参数匹配下,在路面不平引起的瞬态冲击载荷作用时,传递到人体的加速度能快速的衰减到设计范围内,满足整车乘坐舒适性的设计要求。     

Neural network adaptive sliding mode control for omnidirectional vehicle with uncertainties

This paper presents a novel neural network adaptive sliding mode control (NNASMC) method to design the dynamic control system for an omnidirectional vehicle. The omnidirectional vehicle is equipped with four Mecanum wheels that are actuated by separate motors, and thus has the omnidirectional mobility and excellent athletic ability in a narrow space. Considering various uncertainties and unknown external disturbances, kinematic and dynamic models of the omnidirectional vehicle are established. The inner-loop controller is designed based the sliding mode control (SMC) method, while the out-loop controller uses the proportion integral derivative (PID) method. In order to achieve the stable and robust performance, the artificial neural network (ANN) based adaptive law is introduced to model and estimated the various uncertainties disturbances. Stability and robustness of the proposed control method are analyzed using the Lyapunov theory. The performance of the proposed NNASMC method is verified and compared with the classical PID controller and SMC controller through both the computer simulation and the platform experiment. Results validate the effectiveness and robustness of the NNASMC method in presence of uncertainties and unknown external disturbances.     

多变量主动悬架系统的一种自适应神经元控制策略

研究了车辆主动悬架这个多变量不确定系统的自适应控制问题。提出了一种新型的单神经元多变量控制器。给出一种综合误差的概念,将综合误差与传统的单神经元控制器相结合,得到一种基于综合误差理论的单神经元控制器,它可以同时直接调控被控对象的多输出变量。将该控制方法应用于1/4主动悬架系统,采用二次型性能指标对控制器参数进行了优化设计。研究了在不同的悬架参数及随机路面输入情况下控制器的自适应性能,并与被动悬架及传统神经元控制的主动悬架进行了性能对比。仿真结果表明,所提出的控制器可使车辆获得更为优良的综合减振性能,可显著改善平顺性,是一种简单有效且鲁棒性较好的自适应控制器。该控制方法为主动悬架及类似的多变量不确定系统的控制提供了一种可能的简捷有效的新途径。     

基于自调整神经元的无人直升机航向控制方法

直升机航向动力学包含输入非线性、时变参数和主－尾旋翼之间的强耦合,传统的比例积分微分(Proportional integral differential, PID)方法很难达到良好的控制性能。基于以上原因,通过把自调整神经元与滑模控制相结合,提出一种能够解决带有输入非线性的航向自适应控制方法。与常规自适应控制相比,用滑模条件代替误差函数作为目标函数,使控制器在保证闭环稳定性的同时,能够进一步使跟踪误差满足期望精度。证明了该方法的稳定 性,针对实际模型直升机试验平台航向动力学模型的仿真结果,以及与传统PID方法的比较都表明了该方法的有效性。     

MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统

利用神经元模型和自学习功能构成自适应PID控制器，在Madab实时开发环境xPC Target下建立液位实时控制系统。给出了单神经元自适应PID控制器的结构和控制算法，介绍了基于xPC Target的快速原型设计方法，即通过拖拉Simulink模块搭建被控对象的实时原型，同时以神经元自适应PID控制器完成系统的实时控制。为检验控制效果还采用了PID控制器进行液位实时控制。最终结果表明：单神经元自适应控制能克服传统PID控制器不稳定的缺点，使系统具有较好的稳定性。     

交流异步电机神经元变结构PID速度控制器设计

为了提高异步电动机调速系统的动态品质,提出了一种基于神经元变结构PID控制的速度控制器。该控制策略用一个神经元控制器实现变结构PID控制的同时,用另一个神经元控制器实时调整变结构PID控制器的参数。仿真结果表明,与传统PID调节器相比,该速度控制器能够有效地提高系统的静态、动态特性与鲁棒性。     

车载飞轮电池的振动控制策略研究

针对车载飞轮电池在不同工况下振动及磁悬浮轴承非线性和本质不稳定性的特点,开发了基于单神经元的PID控制软件,利用单神经元的自学习能力并通过加权系数自适应地对PID各控制参数进行调整,使得控制器的输出为PID各控制参数的非线性组合,克服了单一PID控制参数无法满足系统动态性能需要及控制参数整定困难的缺点。通过仿真分析和飞轮转子系统的高速运行试验,对比研究了不完全微分PID策略和单神经元自适应PID策略的控制效果。研究结果表明,与不完全微分PID策略相比,单神经元自适应PID策略具有无超调、鲁棒性好、调节时间短等优点,飞轮转子系统具有更好的动态性能。     

变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制

针对大惯性负截变频泵控马达调速系统动态性能差的特点，提出了采用不必基于模型的单神经元自适应PID控制。介绍了单神经元自适应PID控制器的结构和算法。仿真结果表明，单神经元自适应PID控制器较常规PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性，对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性，而且不论是在加速段、等速段还是减速段，都具有较好的跟踪效果。     

单神经元PID在多电机控制中的应用

本文通过对多电机同步控制的原理及其特点分析,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制器,建立了单神经元PID控制规则,提出了多电机同步控制的单神经元PID学习算法。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制器能有效实现多电机同步控制,收敛速度较快,鲁棒性较好,且抗干扰能力强。最后,基于MCF5235微控制器,通过VxWorks实时嵌入式操作系统,应用于四轴同步控制系统,结果表明单神经元自适应PID同步控制器能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差,在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。     

Nonlinear adaptive robust backstepping force control of hydraulic load simulator: Theory and experiments

High performance robust force control of hydraulic load simulator with constant but unknown hydraulic parameters is considered. In contrast to the linear control based on hydraulic linearization equations, hydraulic inherent nonlinear properties and uncertainties make the conventional feedback proportional-integral-derivative (PID) control not yield to high performance requirements. Furthermore, the hydraulic system may be subjected to non-smooth and discontinuous nonlinearities due to the directional change of valve opening. In this paper, based on a nonlinear system model of hydraulic load simulator, a discontinuous projection-based nonlinear adaptive robust back-stepping controller is developed with servo valve dynamics. The proposed controller constructs a novel stable adaptive controller and adaptation laws with additional pressure dynamic related unknown parameters, which can compensate for the system nonlinearities and uncertain parameters, meanwhile a well-designed robust controller is also synthesized to dominate the model uncertainties coming from both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities including unmodeled and ignored system dynamics. The controller theoretically guarantee a prescribed transient performance and final tracking accuracy in presence of both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities; while achieving asymptotic output tracking in the absence of unstructured uncertainties. The implementation issues are also discussed for controller simplification. Some comparative results are obtained to verify the high-performance nature of the proposed controller.     

单神经元PID在多电机同步控制中的应用

针对多电机同步控制系统在动载荷扰动情况下各电机之间的传动比会发生变化这一问题,设计了具有自学习和自适应能力的单神经元PID同步控制算法,建立了多电机同步控制系统的单神经元PID控制规则。系统仿真结果表明,运用单神经元自适应PID控制算法能有效实现多电机同步控制,该算法收敛速度较快,鲁棒性较好,具有较强的抗干扰能力。最后,将该控制算法应用于精梳机四轴同步控制系统,其结果表明单神经元自适应PID同步控制算法能大大增强系统的动态性能,有效缓解负载带来的同步误差。在相同扰动情况下,该方法能更好的使多电机以一定速度同步运行。