基于随机次优控制的汽车电动助力转向与主动悬架集成控制

将汽车电动助力转向系统(EPS)模型、转向模型和主动悬架系统(ASS)模型相结合，建立了整车系统的动力学模型。设计了输出反馈随机次优控制策略，实现了汽车EPS和ASS的集成控制。在Matlab／Simulink环境下进行了仿真计算，仿真结果表明，采用所提出的集成控制策略，不仅能有效改善EPS的轻便性，而且使得ASS具有很好衰减路面振动、抗侧倾和抗俯仰的能力，从而显著提高了汽车操纵稳定性、安全性和平顺性等综合性能。     

汽车主动悬架与电动助力转向的集成最优控制

建立整车悬架与电动助力转向集成动力学模型,并设计LQG最优控制器。通过在Matlab／Simulink环境下进行仿真运算,其结果表明,采用所提出的控制策略,不仅使汽车的侧倾角速度、悬架动挠度和轮胎动位移有所改善,而且使车辆的行驶平顺性、操纵稳定性有所提高。     

汽车主动悬架与电动助力转向的集成最优控制

建立整车悬架与电动助力转向集成动力学模型,并设计LQG最优控制器。通过在Matlab/Simulink环境下进行仿真运算,其结果表明,采用所提出的控制策略,不仅使汽车的侧倾角速度、悬架动挠度和轮胎动位移有所改善,而且使车辆的行驶平顺性、操纵稳定性有所提高。     

主动悬架与主动横向稳定杆的集成控制

为改善汽车的平顺性和操纵稳定性,建立了包含主动悬架与主动横向稳定杆的整车动力学模型,并根据主动悬架与主动横向稳定杆两个系统间的耦合关系,分别设计了主动悬架与主动横向稳定杆的子控制器,将PID与线性控制相结合,设计了PID集成控制策略。在MATLAB/Simulink中对汽车的转向工况进行了仿真。仿真结果表明,PID集成控制策略有效,可提高车辆的操纵稳定性和平顺性。     

主动悬架和电动助力转向系统机械与控制参数集成优化

在建立汽车悬架和转向动力学模型的基础上,设计主动悬架和电动助力转向的集成控制系统。针对传统先设计结构参数后设计控制器易造成系统失去全局最优性能的特点,提出一种基于模拟退火的结构和控制器集成优化设计方法,将主动悬架和电动助力转向系统的主要机械结构参数和控制器的部分参数作为设计变量,以汽车的综合动力学指标为目标函数,进行同时优化。仿真计算和试验结果表明此方法与传统设计方法相比,对提高汽车操纵稳定性、行驶平顺性、操纵轻便性和安全性等综合性能具有较好的效果。     

汽车主动悬架的模糊PID控制策略

根据1/4车辆主动悬架模型,结合模糊控制理论和PID(比例-积分-微分)控制理论,建立了主动悬架的模糊PID联合控制器,并应用Matlab/Simulink进行了仿真分析.仿真结果表明,设计的模糊PID控制策略比单一模型的控制策略更能满足设计目标,车辆的舒适性得到了明显改善.     

车辆座椅和悬架系统的参数自调整模糊PID集成控制

为更好的提高车辆行驶平顺性和舒适性,结合模糊理论和PID控制方法提出了参数自调整模糊PID控制策/4车辆四自由度“车-椅-人”悬架系统模型,运用MATLAB中Simulink模块搭建了系统控制框图,接着选取某车型参数进行了运动仿真。讨论了随机激励下分别以车身控制、座椅控制和集成控制方法的人体加速度、座椅加速度、车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷等评价指标,对比分析了集成控制策略的优越性。分析结果表明采用该控制方法后车辆的行驶平顺性和操纵稳定性得到了明显的改善。     

汽车主动悬架模糊PID控制器的设计

针对汽车悬架这种复杂系统,建立了2自由度的汽车主动悬架数学模型,将模糊控制理论和PID控制策略经过有机结合后运用于主动悬架控制。用Matlab语言及其Simulink工具箱仿真,结果表明,设计的主动悬架与被动悬架比较,其舒适性得到了明显改善,验证了这种控制策略的可行性及有效性。     

基于整车转向模型的汽车主动悬架控制研究

针对汽车主动悬架系统在转向过程中的动力学行为，建立了整车转向模型。从提高汽车转向时的乘坐舒适性和操纵稳定性出发，从时域和频域两方面研究了整车系统的最优控制问题。考虑转向过程中汽车的横摆、侧倾、俯仰及垂直方向的振动和悬架的动挠度，定义了范数评价指标，并根据人体对振动的敏感频率范围引入了适当的频域加权函数，设计出最优控制器。仿真结果表明，该方法能够有效抑制由转向和路面不平引起的振动，明显降低人体敏感频段的垂直和旋转方向振动的幅值，使悬架动挠度有所下降。     

LMS自适应主动控制汽车悬架系统试验研究

以汽车操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，确定汽车系统的簧上质量加速度、车轮动载荷、悬架动挠度为具体评价参数。选择LMS自适应滤波算法，通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标最小，根据单个样本方差的负梯度来调节权系数，得到控制输出。针对简化的汽车模型，在路面信号作为激励源的仿真研究过程中，算法对悬架系统的振动控制收到了较好的效果。在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究，结果进一步证明该算法的有效性，表明LMS自适应控制策略在主动悬架系统中的应用切实可行。     

电动助力转向与主动悬架集成系统动态性能智能控制

针对汽车电动助力转向与主动悬架集成系统控制的复杂性、不确定性及非线性,应用灰色预测理论、模糊控制理论和神经网络控制理论,提出电动助力转向与主动悬架集成系统动态性能灰预测模糊神经网络控制策略,研究集成系统的动态响应,设计以单片机LPC2138为内核的集成系统控制器。在仿真的基础上,进行实车道路试验。结果表明,采用灰预测模糊神经网络控制可对汽车电动助力转向与主动悬架的集成系统进行实时协调控制,汽车行驶平顺性改善的同时,缓解汽车转向时安全性与操纵稳定性之间的矛盾,提高整车综合性能。     

车辆主动悬架模糊控制

车辆的振动影响其平顺性,采用主动悬架可以有效减小振动.建立了带主动悬架的振动模型,利用模糊控制理论对悬架减振控制.仿真结果表明,车辆簧上质量的垂向、俯仰及侧倾振动大幅减小,说明采用模糊控制的主动悬架对车辆减振是可行的.     

基于模糊控制的车辆主动悬架仿真研究

以二自由度车辆主动悬架模型为研究对象,基于车辆动力学理论,建立主动悬架系统的动力学方程和路面输入模型方程,并以悬架动挠度为控制目标设计模糊控制器。在Matlab/Simulink里建立二自由度主动悬架系统模型和随机路面激励模型,结合模糊控制器进行仿真分析。结果表明,相对被动悬架而言采用以悬架动挠度为控制目标的模糊控制策略的主动悬架能有效地抑制车辆振动,提高车辆的乘坐舒适性和安全性。     

主动悬架对汽车防侧翻性能的影响及仿真分析

针对汽车侧翻事故,提出了基于模糊控制策略的主动悬架系统来改善汽车侧翻稳定性的方法,选取车辆悬架左、右侧弹簧的垂向变形量之差及其变化速度作为控制参数,以车辆侧倾角作为防侧翻稳定性的评价指标。建立相应主动悬架的ADAMS仿真模型,通过ADAMS和MATLAB的联合仿真,分析了主动悬架对汽车防侧翻性能的影响。研究结果表明:主动悬架可以有效改善汽车的侧翻稳定性,性能明显优于被动悬架。     

车辆主动悬架自适应模糊滑模控制研究

针对主动悬架系统具有的非线性和不确定性,结合滑模控制的鲁棒性和模糊控制的优势,建立自适应模糊滑模控制策略。确定滑模切换面参数,应用切换控制方法和函数逼近技术改善滑模运动的动态品质,并利用模糊语言达到控制悬架振动的效果。以车辆1/4主动悬架动力学模型为对象进行仿真,结果显示,与传统的模糊控制相比,自适应模糊滑模控制能有效地改善路面变化对悬架的影响。     

汽车主动悬架的自适应控制研究

主要对汽车主动悬架自适应系统进行研究。根据悬架系统的模型,参数往往不确定,路面激励未知且可变,对主动悬架的非线性性能特点进行研究。采用增益调度控制、模型参考自适应控制和自校正控制等几类自适应控制策略应用于主动悬架的主动控制系统。通过自校正控制自适应系统,按照路面行驶工况进行最优控制,通过计算机对电液系统的阻尼、弹力和水平位置等进行调节,使悬架系统对不同运行工况具有最大程度的适应能力。确保主动悬架性能满足车辆行驶稳定性能与乘坐舒适性,实现对悬架的自我优化控制。     

车辆电液主动悬架智能控制研究

建立悬架系统和电液伺服作动器数学模型,分别在正弦信号激励和随机路面激励下,设计最优控制器,在MATLAB/simulink里搭建仿真模型进行数值仿真。仿真结果表明:最优控制的电液主动悬架系统对由路面输入引起的振动能有效抑制,车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷与被动悬架相比分别降低20%~55%、25%~44%、0%~54%,车辆行驶平顺性和操纵稳定性得到很大改善,验证了控制器的性能。