变论域自适应模糊PID主动悬架控制研究

为提高汽车行驶平顺性和乘坐舒适性,提出一种基于变论域理论的自适应模糊PID汽车主动悬架控制策略,将自适应模糊PID和变论域的在线调整整合在一起,采用变论域模糊控制实现控制系统输入输出论域的自整定,提高控制精度;采用自适应模糊PID控制,提高系统的动、静态特性,形成更优的悬架控制方法。研究结果表明,变论域自适应模糊PID控制主动悬架较传统模糊控制以及模糊PID控制的主动悬架能够更有效的克服路面冲击,减少汽车垂直方向的振动,进一步提高汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。     

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。     

汽车主动悬架精确控制技术分析与实验研究

以汽车行驶平顺性和乘坐舒适性为研究目标,为主动悬架系统提供了一种更可行的控制方法。基于1/4车四自由度主动悬架模型,分析了影响主动悬架动态特性的因素,并针对现存问题,把PID控制与神经网络相结合,提出一种单神经元PID控制策略,使神经元的连接权重对PID参数进行时时在线整定,以适应不同工况环境下悬架参数的变化。同时,以车身垂向加速度、悬架动挠度、轮胎垂向动载荷作为衡量指标进行仿真分析,并通过实验加以验证。结果显示,所用方法能够大幅提升主动悬架的动态性能,有效减小因路面激励所引起的车身颠簸,改善汽车乘坐舒适性和行驶平顺性。     

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。     

基于BP神经网络模糊PID的主动悬架控制研究

为了提高汽车的乘坐舒适性,抑制因路面不平引起的汽车振动,利用多体动力学软件ADAmS建立某SUV整车模型,利用mATLAB设计了一种BP神经网络模糊PID主动悬架控制器,并与模糊PID控制器进行仿真对比,深入研究模糊PID控制器及BP神经网络模糊PID主动悬架控制器控制效果。研究发现,采用提出的BP神经网络模糊PID主动控制策略后,汽车悬架系统的车身加速度、悬架动挠度、轮胎动变形分别比被动控制下降了36.3%、25.1%和12.0%,而采用模糊PID控制策略只下降了34.3%、19.1%和10.4%。这说明所提出的BP神经网络模糊PID控制策略具有更加优异的主动悬架控制效果。     

汽车七自由度主动悬架时域响应与仿真

建立了汽车七自由度主动悬架整车模型,结合模糊控制与PID控制技术,研究不同路面激励下主动悬架的时域响应。设计了以前、后悬位置处车身垂直振动速度为控制量,以主动控制力作为输出变量的参数自调整模糊PID控制器。以C级路面四轮时域相干白噪声随机信号为输入,应用Simulink对控制器进行了仿真模块设计,同时也针对脉冲及正弦波信号路面激励下的时域响应进行了验证。结果表明:基于不同的路面激励,该控制方式可明显减小整车车身垂直振动加速度、俯仰与侧倾角加速度等指标,优于其他控制方式,说明该方法在改善汽车行驶平顺性方面具有较好的控制效果,对于深入研究悬架性能优化具有重要参考价值。     

汽车主动悬架与转向系统的模糊参数自调整集成控制

建立了汽车主动悬架与转向控制系统半车集成模型。应用模糊逻辑控制理论，提出一种带参数的自调整模糊方法，设计了汽车主动悬架与转向系统模糊参数自调整集成控制器，该控制系统当偏差变小或变大时，调整因子总能确保系统稳定，适合工程应用。通过对汽车主动悬架与转向控制系统试验仿真表明，实行模糊参数自调整集成控制后，汽车的整车平顺性、操纵稳定性和安全性等综合性能指标明显优于汽车主动悬架与转向系统LQG集成控制。     

乘用车在不同车身高度下的平顺性分析

介绍了乘用车在不同车身高度下的平顺性分析的研究方法。利用PID控制建立全主动悬架的低位、中位和高位模型;由仿真结果和汽车平顺性的评价指标得出:车速相同时,在全主动悬架的低位、中位和高位处,车辆的行驶平顺性依次变差;路面等级相同时,在全主动悬架的低位、中位和高位处,车辆的行驶平顺性依次变差;在相同条件下,车身位置的变化对汽车平顺性的影响大于车速和路面等级的变化。     

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PID控制与模糊控制研究

利用Simulink软件建立车辆的四分之一主动悬架和路面的仿真模型,基于PID控制原理和模糊控制原理分别设计以车身垂向加速度为控制对象的PID控制器和模糊控制器,对主动悬架系统进行仿真。对比被动悬架系统、PID控制的主动悬架系统和模糊控制的主动悬架系统的仿真结果,结果表明PID控制和模糊控制的主动悬架系统都能明显改善车辆的行驶平顺性及乘坐舒适性,在控制效果上模糊控制优于PID控制。     

一种用于1/2汽车半主动悬架的模糊PID控制器

设计了一种用于1/2车体四自由度的液压半主动悬架的参数自整定模糊PID控制器,利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改.应用MATLAB/Simulink控制系统仿真软件,以正弦信号路面、脉冲信号路面和C级路面三种典型路面作为输入信号对该半主动悬架模型进行计算机仿真,仿真结果表明具有模糊PID控制器的半主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性方面明显优于被动悬架和单纯的模糊控制悬架,具有较好的自适应能力.     

基于模糊PID算法的汽车半主动悬架振动控制

选择了某微型汽车悬架的磁流变减震器为研究对象,运用汽车动力学理论建立了1/4汽车半主动悬架控制系统动力学模型,基于模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器.车辆在不同路面输入谱和不同行驶速度下,以悬架的簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷3个基本参数来表征磁流变半主动悬架系统的振动特性,运用Matlab/Simulink软件对该悬架系统进行仿真研究,仿真结果表明,当汽车在不同等级的路面上行驶时,随着车速的提高,采用模糊PID控制半主动悬架汽车的簧载质量加速度和悬架动挠度的幅值相对于被动悬架均明显减小,表现出了良好的控制效果.轮胎动载荷与被动悬架的幅度大体相当,偶尔还比被动悬架幅值高,但综合来看,模糊PID控制器能更好地减小汽车振动,进一步提高汽车的乘坐舒适性.结果同时也说明了模糊PID控制具有很好的鲁棒性.采用磁流变减振器的半主动悬架系统有效地改善了汽车乘坐舒适性和操纵稳定性.     

车辆电动静液压主动悬架系统的设计与试验研究

采用模糊PID控制策略,在对1/4车辆模型性能仿真的基础上,设计了以DSPIC30F6010为主控制器件的电动静液压EHA(Electro-Hydrostatic Actuator)主动悬架模糊PID控制系统,研制了EHA车辆主动悬架样机及试验台架.建立了EHA作动力与PWM占空比之间的非线性关系曲线.台架试验结果表明,所设计的模糊PID控制器能较好实现系统控制,控制方法有效,可以显著减小车辆振动及干扰,提高了车辆的平顺和稳定性.     

基于变论域模糊控制的车辆半主动悬架控制方法

针对车辆半主动悬架系统,提出了一种基于变论域模糊PID控制方法,目标是提高车辆在随机路面激励作用下的平顺性。通过将变论域方法与模糊PID控制器相结合来解决模糊PID存在的因模糊规则制定盲目性而产生的在线调节时间过长等问题。由仿真和实验研究对比可知,变论域模糊PID控制下的半主动悬架系统中的车身垂直振动速度和加速度比常规PID控制下的车身垂直振动速度和加速度分别减小了46.56%和29.21%,相比被动悬架系统的车身垂直振动速度和加速度分别减小了58.05%和49.74%。使用该车辆半主动悬架模糊控制方法可提高车辆的平顺性。     

模糊控制技术及其在汽车半主动悬架中应用

建立了４自由度汽车半主动悬架系统的数学模型,采用模糊控制策略,对半主动悬架系统进行了计算机仿真。在此基础上,设计开发了以８０９８单片机为主控器件的半主动悬架模糊控制系统,并对自行研制的半主动悬架系统进行了实车道路试验。仿真计算和实车试验结果较吻合,其结果均验证了半主动悬架系统在减少振动,提高汽车行驶平顺性方面要优于传统被动悬架系统。     

基于ADAMS和MATLAB的汽车主动悬架联合仿真

汽车悬架的动力学性能直接影响到汽车的安全性和操纵稳定性,利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,并和MATLAB进行了联合仿真.结果表明基于模糊控制的汽车主动悬架减小了车辆振动,提高了车辆的平顺性和安全性.为汽车悬架减振性能的开发设计提供了一种有效的方法.     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究

在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上，将神经网络与模糊控制结合起来，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统，其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，采用快速的变斜率梯度下降算法学习，具有自适应学习功能。仿真计算表明，与被动悬架相比，神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制，半主动悬架系统在减小振动，提高车辆平顺性方面优于被动悬架，且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。     

Intelligent semi-active vibration control of eleven degrees of freedom suspension system using magnetorheological dampers

A novel intelligent semi-active control system for an eleven degrees of freedom passenger car’s suspension system using magnetorheological (MR) damper with neuro-fuzzy (NF) control strategy to enhance desired suspension performance is proposed. In comparison with earlier studies, an improvement in problem modeling is made. The proposed method consists of two parts: a fuzzy control strategy to establish an efficient controller to improve ride comfort and road handling (RCH) and an inverse mapping model to estimate the force needed for a semi-active damper. The fuzzy logic rules are extracted based on Sugeno inference engine. The inverse mapping model is based on an artificial neural network and incorporated into the fuzzy controller to enhance RCH. To verify the performance of the NF controller (NFC), comparisons with existing semi-active techniques are made. The typical control strategy are linear quadratic regulator (LQR) and linear quadratic Gaussian (LQG) controllers with clipped optimal control algorithm, while inherent time-delay and non-linear properties of MR damper lie in these strategies. Simulation results demonstrated that the NFC has better control performance and less control effort than the optimal in improving the service life of the suspension system and the ride comfort of a car.     

越野车半主动悬架的变论域模糊PID控制

为了改善半主动悬架的控制效果,利用变论域理论对模糊PID控制器的输入论域和输出论域进行调节。根据阻尼可调两级压力式油气悬架的力学特性,建立半车半主动悬架动力学模型,在MATLAB/Simulink中构建半车半主动悬架控制模型,以冲击路面和随机路面作为输入激励进行仿真。结果表明,不同路面激励下,变论域模糊PID控制悬架和模糊PID控制悬架的减振效果均明显好于被动悬架,在冲击路面激励下的减振效果较好。冲击路面激励下,相较于模糊PID控制悬架,变论域模糊PID控制悬架的前、后车身垂直加速度和车身俯仰角加速度均方根分别减小30.89%,34.36%,37.00%,车身动挠度均方根比较接近,进一步提高了越野车的行驶平顺性。