基于模糊控制策略的车辆主动悬架研究

建立了车辆整车7自由度模型的主动悬架控制的系统状态方程模型,设计了两种模糊控制策略,方法一针对整车模型,采用一种控制方法,方法二针对整车模型的运动方式,设计不同的模糊控制器,垂直振动模糊控制器,俯仰振动模糊控制器,侧倾振动模糊控制器和逻辑控制器,仿真结果表明,所设计的模糊控制器对提高车辆的舒适性与操纵稳定性有较好的效果.     

基于模糊控制的汽车主动悬架仿真研究

本文建立了汽车振动的四分之一车体悬架模型和悬架系统的振动微分方程,并利用Matlab／Simulink软件实现了两自由度主动悬架的仿真模型。应用传递函数方法,对主动悬架在不同路况下的控制策略进行了深入研究,给出了相应的模糊控制策略,并进行仿真实验。仿真结果表明,装备了主动悬架的整车与被动悬架控制相比,前者在很大程度上降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎的相对动载荷,从而有效地提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于动态神经网络自适应控制的主动悬架系统

主动悬挂系统中的液压执行器伺服系统是典型的仿射非线性系统，其参数也是时变的，要建立其准确的数学模型是很困难的。在该文中将主动悬架系统看作是一未知系统，利用动态神经网络对未知系统进行辨识，根据建模误差和参数的不确定性来调整网络的参数和结构并用动态神经网络的优化能力得出系统的控制率。在仿真试验中用动态神经网络所得到的控制算法对模型的输出进行跟踪控制，从仿真结果图可以看出这种控制器能获得较好的控制效果。     

非线性主动悬架系统自适应最优控制

针对非线性主动悬架系统多性能指标综合优化问题,提出一类自适应最优控制方法.首先,通过引入一阶低通滤波操作,利用系统输入输出构建结构简单且调节参数少的一类未知非线性动态估计器,在线估计系统未知非线性动态;其次,构建包含乘驾舒适度、悬架行程空间及输入能耗的性能指标函数,采用单层神经网络对最优性能指标函数进行在线逼近,并得到新的哈密尔顿函数;为实现在线求解,构建一类新的基于参数估计误差信息的自适应律,在线更新神经网络权值并计算最优控制律;最后,理论分析闭环系统稳定性和收敛性,并通过专业软件Carsim与Matlab/Simulink搭建的联合仿真平台给出的对比仿真结果,验证所提出方法可有效解决主动悬架系统多目标性能优化控制问题,提升主动悬架系统综合性能.     

基于模糊控制的汽车主动悬架系统仿真研究

汽车悬架直接影响汽车在行驶过程中抑制不平路面对车身的冲击力及车身倾斜度,传统被动悬架遇冲击自动调节能力较差,抗振能力不强,针对上述问题,通过对悬架受力特点分析,建立了1/4车体二自由度主动悬架数学模型,结合自动控制理论,设计车辆的主动悬架模糊控制器,利用MATLAB/Simulink模糊工具箱对其进行仿真,在相同输入的情况下,对主动悬架与被动悬架模型部分性能参数分析比较,仿真结果表明采用此模糊控制器的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被动悬架。实验证明,研究结果对汽车主动悬架系统的设计具有一定参考价值。     

桁架结构振动的主动模糊控制中主动杆数目与位置优化

研究了采用自适应模糊控制器抑制桁架结构振动时的主动杆数目与位置优化问题.通过定义输入能量相关矩阵优化了主动杆的数目.基于主动杆的控制能量配置准则,给出了主动杆优化配置的模型.研究基于整数编码的遗传算法用于大型离散体中的作动器组合优化问题.最后针对挠性空间智能桁架结构的振动控制仿真,使用基于整数编码的遗传算法(GAs)优化主动杆位置.结果表明对于采用自适应模糊控制律的离散体结构振动控制是行之有效的.     

直线同步电动机磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

提出一种自适应模糊滑模控制方法用以提高可控励磁直线同步电动机(controllable excitation linear synchronous motor,CELSM)磁悬浮控制系统的性能.根据CELSM的特定结构和运行机理,建立CELSM磁悬浮系统的数学模型,包括励磁回路的电压方程、磁悬浮力方程和运动方程;设计积...     

倒立摆的自适应积分反步控制策略

针对直线单级倒立摆在模型参数不确定和外部扰动情况下的稳定控制问题,提出一种自适应积分反步控制策略。采用拉格朗日方程建立倒立摆系统的运动学模型,为减少稳态误差,将误差积分项引入反步法,设计了倒立摆的控制器;对含有未知参数的系统非线性状态微分方程,设计适当的Lyapunov函数推导出系统未知参数的自适应更新律,削弱了参数不确定性的影响。将自适应积分反步控制与一般的反步法控制、模糊控制及神经网络控制的仿真结果进行了对比,并在LabVIEW开发环境下进行了实物实验。结果表明,自适应积分反步法可以较为迅速且精确地完成稳定控制,较好地克服系统参数不确定及外部扰动的影响,具有较强的鲁棒性。     

带分布式电源的有源滤波器的模糊自适应控制

由于分布式电源逆变并网发电与有源电力滤波器(active power filter,APF)在结构功能上具有相似性,本文提出了结合绿色分布式电源的有源电力滤波器拓扑结构,这种结构使APF除了能够滤除谐波外,还可以向负载供能,拓展了APF的应用范围,有利于电网的绿化和供能的多元化.分布式电源通过逆变升压整流来维持APF直流侧的电容电压的稳定,而不需要消耗电网中的能量.针对畸变电压的工况,设计了自适应dq检测算法;在APF控制上采用了自适应模糊控制的策略,不仅能快速跟踪谐波电流,而且具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了该系统设计的可行性和可靠性,证明了本文所提算法的有效性和正确性.     

Adaptive backstepping controller design for nonlinear uncertain systems using fuzzy neural systems

In this article, we propose an adaptive backstepping control scheme using fuzzy neural networks (FNNs), ABC_FNN, for a class of nonlinear non-affine systems in non-triangular form. The nonlinear non-affine system contains the uncertainty, external disturbance or parameters variations. Two kinds of FNN systems are used to estimate the unknown system functions. According to the FNN estimations, the adaptive backstepping control (ABC_FNN) signal can be generated by backstepping design procedure such that the system output follows the desired trajectory. To ensure robustness and performance, a proportional-integral-surface function and robust controller are designed to improve the control performance. Based on the Lyapunov stability theory, the stability of a closed-loop system is guaranteed and the adaptive laws of the FNN parameters are obtained. This approach is also valid for nonlinear affine system with uncertainty or disturbance. The uncertainty and disturbance terms are estimated by FNNs and treated by the ABC_FNN scheme. Finally, the effectiveness of the proposed ABC_FNN is demonstrated through the simulation of controlling a nonlinear non-affine system and the continuously stirred tank reactor plant to demonstrate the performances of our approach.     

一类纯反馈力学系统的自适应模糊动态面控制

针对一类纯反馈形式的不稳定力学系统,提出自适应模糊动态面控制方法。在一般动态面控制的设计框架下,引入模糊系统逼近模型的未知函数,设计自适应律在线估计模糊系统权参数和模型未知参数,通过Lyapunov方法证明得出闭环系统半全局稳定。该策略避免了传统反演设计存在的“微分爆炸”现象,并且解决了纯反馈系统控制设计中通常存在的循环设计问题。仿真结果表明,控制系统能够克服不确定性,且能够简单有效地实现跟踪控制。     

基于自适应模糊与输入输出线性化的卫星姿态控制

将自适应模糊控制与输入输出线性化控制相结合，构成混合控制器，并将其应用于挠性卫星的姿态机动控制．给出了卫星姿态控制器的基本形式，分析了控制器参数的选取准则．在线调节自适应模糊控制器的参数，以补偿不确定性卫星的姿态跟踪误差．仿真结果表明，该控制算法通过在线学习能有效地克服挠性卫星的不确定性，具有较强的鲁棒性，从而有效地提高了挠性卫星的姿态控制精度．     

考虑齿隙伺服系统的反步自适应模糊控制

针对具有未知参数和齿隙非线性的机电伺服系统,引入一种近似死区函数建立了系统的数学模型,给出了死区函数中参数的选取方法.用两个自适应模糊逻辑系统在线逼近机电伺服系统中的未知参数和非线性环节,从而避免了对每个未知参数推导自适应律.基于反步法设计了自适应模糊控制器,可抑制未知参数和齿隙非线性对系统性能的影响.采用Lyapunov方法证明了位置跟踪误差的指数收敛性.与PID控制方法对比的仿真实验表明,本文方法能够显著减小齿轮间传递力矩的振荡,并具有很好的控制精度和鲁棒性.     

平面倒立摆自适应滑模模糊控制

采用拉格朗日方程建立平面倒立摆的动力学模型,并将其在平衡位置进行线性化,得到了系统在X和Y两个正交控制方向解耦的近似模型．针对每一个控制方向上由互相耦合的基座小车定位子系统和摆杆镇定子系统组成的欠驱动系统,设计了自适应滑模模糊控制器,实现了基座小车沿圆周行走条件下摆杆的运动平衡控制．行走实验验证了所提出控制算法的有效性．