具有可调增益的模糊—PID电液主动控制悬架

针对车辆悬架受不平路面激励作用下的振动,进行电液主动隔振研究,在分析PID和模糊控制方法的基础上,对车辆悬架系统的单自由度电液模拟装置进行了理论和实验研究,提出增益自动跟踪和变系数的模糊－PID控制算法,根据输入信号偏差的大小分别采用模糊或PID控制,通过微型计算机与MCS－98单片联机调试控制,悬架振动的控制效果得到提高,从2.875Hz到7Hz的低频范围内取得了优于被动控制的减振效果,为主动隔振技术在车辆减振实时控制中的应用提供了理论根据和实验基础。     

基于模糊理论的主动悬架PID控制

针对主动悬架的各种控制策略各有利弊而无法同时达到平顺性和操稳性最优控制的问题,本文采用模糊控制与PID控制相结合的新控制方法进行改善。通过运用matlab／siaulink建立实现这种控制策略的主动悬架控制仿真模型,模拟分析得到主动悬架采用这种控制策略与采用其他控制策略相比,车身加速度幅值的减小力度更大,鲁棒性更强,控制性更优。结果表明：这种控制理论为汽车悬架控制提供了一种更加合理的解决方案。     

基于DNA免疫算法的汽车主动悬架模糊规则优化

基于生物DNA的结构编码,采用免疫算法学习1/4汽车主动悬架的模糊控制规则。仿真结果表明:该算法具有较好的自学习能力,使用该方法自学习设计的汽车主动悬架的模糊控制器,能有效地改善汽车的平顺性和操纵稳定性。     

汽车主动悬架模糊自适应控制研究

在建立的整车主动悬架系统动力学模型基础上,利用自适应模糊控制方法,分别设计了前轮和后轮的主动悬架模糊自适应控制系统,将前轮的路面激励信号引入到后轮处主动悬架控制策略之中,使得主动悬架可以根据路面和车身姿态的变化而改变特性,以适应当前车辆运行工况的需求,分别进行了随机路面输入和正弦波凸起输入的仿真计算和分析,结果表明,相对于传统的被动悬架系统,模糊自适应控制主动悬架系统车辆的质心垂直加速度峰值和标准差分别下降了38.9%和36.5%;车辆以5m/s速度驶过正弦波凸起时,主动悬架的后轮处车身加速度峰值比被动系统减少了43.9%,有效提高了汽车的行驶平顺性。     

利用模糊神经网络的汽车主动悬架与EPS集成控制

在基于转向的主动悬架整车动力学模型基础上,引入EPS模型、轮胎模型和路面输入模型,应用模糊神经网络控制方法,设计汽车主动悬架与EPS集成控制系统及其控制策略,集成控制器根据车身姿态的变化,动态调节主动悬架系统的作动器作用力和EPS的助力转矩,进行转向盘转角角阶越输入的仿真计算和分析,结果表明,相对于不加控制的悬架和转向系统,基于模糊神经网络的主动悬架与EPS集成控制系统的质心垂直加速度峰值和标准差分别下降40.94 %和26.06 %,整车横摆角速度峰值和标准差分别下降6.24 %和48.15 %,有效抑制车身的振动,提高汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。     

车辆磁流变座椅悬架的模糊自适应整定PID控制

构建磁流变半主动座椅悬架系统。针对此系统建立了人体-座椅的五自由度动力学模型,其中磁流变阻尼器采用改进的Bouc-Wen模型。设计模糊自适应整定PID控制器,根据实时加速度信号在线整定PID参数,达到最优减振效果。用MATLAB／SIMULINK建立系统的仿真模型。仿真结果表明,该控制器能有效地改善座椅的减振效果。     

自适应LMS算法在汽车悬架振动主动控制中的仿真研究

本文对汽车悬架振动主动控制的LMS(Least Mean Square)算法进行仿真研究。基于自适应LMS算法的控制器运算简单、适应性强。以正弦信号激励两自由度悬架振动系统模型，在计算机上利用matlab软件进行仿真，结果表明LMS算法能显著地改善汽车悬架的性能。     

直线电机式主动悬架结构优化与控制仿真研究

为了弥补汽车被动悬架没有主动控制力的缺陷,设计了一种基于传统被动悬架结构的直线电机式主动悬架。在被动悬架中加入直线电机,可以增加主动悬架的阻尼力,降低汽车的振动。首先,对直线电机的结构进行设计;其次,运用ANSYS/Maxwell磁场分析软件和控制变量法,优化直线电机各部分结构尺寸参数,结果表明,直线电机电磁推力的波动降低了83%,同时稳态推力提升了10%;最后,在MATLAB/Simulink软件中搭建直线电机式主动悬架的仿真模型,使用模糊比例-积分-微分(proportion integral differential, PID)对直线电机式主动悬架系统进行控制,分别在时域和频域进行分析,结果表明,相较于被动悬架,直线电机式主动悬架的车身加速度、悬架动挠度、轮胎动荷载都得到了有效抑制,车身加速度功率谱密度也有了大幅度的降低,有效地提高了车辆平顺性和操纵稳定性。     

我国汽车主动悬架的新技术研究

随着我国汽车技术的发展,主动悬架技术也将得到不断发展和应用。本文介绍了我国汽车主动悬架的新技术的研究。在不断的努力下,会产生成本低廉,质量优秀的汽车主动悬架适应普通汽车。     

汽车主动悬架最优控制研究

本文主要根据汽车主动悬架模型,对该主动悬架进行最优控制的研究,通过SIMULINK计算机软件进行仿真,验证了主动悬架减振效果。     

基于精细积分的瞬时最优控制算法

对于实时控制中测量得到的等间距离散信号，可合理地认为其在每个时间间隔内线性变化。通过在瞬时最优控制算法中用精确积分代替以往采用的近似积分公式，从而给出了精细瞬时最优控制算法，包括精细瞬时闭环最优控制，精细瞬时开环最优控制和精细瞬时开闭环最优控制。这些算法具有精细积分高精度的特点，对于时间步长较大的情况仍可给出比拟于精确解的数值结果。三种算法虽然形式不同，但在理想控制环境下其控制效果完全相同。数值算例表明了本文算法高精度及有效性。     

基于工况识别的IWM-EV主动悬架MOPSO模糊滑模控制

轮毂电机电动汽车(in-wheel motor electric vehicle, IWM-EV)的电机激励与车辆系统的耦合特性严重的恶化车辆的动力学性能以及电机的工作稳定性,针对这种振动负效应问题,建立了考虑机电耦合的车辆动力学耦合模型,并设计了工况识别的主动悬架多目标粒子群(multi-objective part...     

动调频液柱阻尼器基于遗传算法的LQR控制优化设计

ATLCD由调频液柱阻尼器(Tuned Liquid Column Damper,TLCD)发展而来,在TLCD液柱端部连接气压控制箱,通过引入控制气压对结构实施主动控制。采用被动TLCD优化设计方法设计阻尼比及频率比,采用LQR算法确定ATLCD系统的主动控制力,并对LQR算法中权矩阵采用遗传算法进行优化。以一五层钢框架结构为例,顶层装ATLCD用LQR算法进行主动控制,加载El-Centro地震波进行时程响应分析,比较无控结构及被、主动控制结构的时程响应结果表明,采用ATLCD的减振效果明显优于采用被动装置。     

具有扰动观测器的汽车主动悬架滑模控制

基于双横臂悬架的1/4汽车模型,以降低簧载质量振动为目的,提出了具有扰动观测器的滑模控制方法。由1/4汽车模型中簧载质量的受力平衡条件,得到了1/4汽车模型的二阶线性控制系统。在路面激励位移未知时,为了估计二阶线性控制系统输入的扰动力(控制臂的作用力、悬架弹簧力、减振器阻尼力和外界干扰力的总和),给出了基于滑模控制的扰动观测器设计方法。根据扰动观测器的估计值,计算了具有扰动观测器的滑模控制的1/4汽车模型的控制力。当路面激励为阶跃位移时,计算分析了采用无控制、PID控制和滑模控制时1/4汽车模型的簧载质量加速度,结果表明:具有扰动观测器的滑模控制器可以获得更好的控制效果。通过分析不同控制参数和外界干扰力对滑模控制器效果的影响,证明了基于1/4汽车模型的具有扰动观测器的悬架滑模控制设计的有效性。     

基于DDC的变风量空调机组复合模糊控制

变风量空调系统以其节能、灵活性而优于其他空调系统，逐渐成为空调系统设计的主流。但变风量空调系统是一个复杂、时变的非线性热力系统，建立精确的数学模型比较困难。本文探讨了一种基于直接数字控制器的复合模糊PID控制算法，在大偏差时用模糊控制，在小偏差时用PID控制，从而解决控制系统的稳定性与获得良好性能的问题，增强系统对不确定因素的适应性。     

基于遗传算法和ADAMS的麦弗逊悬架优化研究

为了改善汽车麦弗逊前独立悬架的运动学特性,从而解决轿车前轮胎磨损较严重的问题,将遗传算法与机械系统动力学自动分析软件ADAMS相结合,根据悬架空间结构建立了麦弗逊悬架理论模型,利用ADAMS/View建立了该轿车的麦弗逊前悬架虚拟样机模型,利用ADAMS自带OPTDES-GRG算法和用户自定义的遗传算法,选择对轮距变化影响较大的悬架结构参数作为设计变量,分别对该轿车的麦弗逊前悬架虚拟样机模型进行优化设计.经过2种算法的优化,悬架的运动学特性得到了不同程度的改善;而且通过2种算法优化结果的比较,得出了遗传算法和ADAMS软件相结合的优化设计方法在汽车悬架参数优化问题中的优越性、可行性.     

基于遗传算法的连通式油气悬架平顺性与道路友好性参数优化

为了改善大型工程车辆平顺性和道路友好性,以七自由度整车连通式油气悬架为研究对象,建立了考虑各元件非线性、路面输入四轮相关性的ADAMS/Simulink/AMESim联合仿真模型及多目标优化函数,并应用遗传算法进行联合仿真优化。结果表明：在车速为60Km/h情况下,与优化前相比,车身总加权加速度均方根值降低了42.5％,平顺性得到大幅改善,道路友好系数降低了4.5％,道路友好性也得到小幅改善。基于遗传算法的多软件联合仿真优化方法可同时提高车辆平顺性与道路友好性,并为今后多轴车辆底盘性能的仿真研究提供了参考。     

基于遗传算法的汽车动力总成悬置系统优化研究

使用传统优化算法对汽车动力总成悬置系统优化容易陷入动力总成悬置系统的局部最优解,为此在MATLAB平台中采用遗传算法编制相应的程序对其进行优化求解,优化时以汽车动力总成悬置系统六自由度解耦为目标函数,以悬置的各向刚度为设计变量,兼顾系统固有频率的合理配置和各工况下动力总成的位移控制。采用ADAMS软件对悬置系统优化前后的固有频率和能量分布进行仿真验证并对动力总成悬置系统进行静平衡校核。结果表明,遗传算法可以求悬置系统的全局最优解,优化结果稳定可靠,优化后动力总成悬置系统的解耦度得到提高。     

A recursive quadratic programming method with active set strategy for optimal design

Recursive quadratic programming methods have become popular in the field of mathematical programming owing to their excellent convergence characteristics. There are two recursive quadratic programming methods that have been published in the literature. One is by Han and the other is by Pshenichny, published in 1977 and 1970, respectively. The algorithm of Pshenichny had been undiscovered until now, and is examined here for the first time. It is found that the proof of global convergence by Han requires computing sensitivity coefficients (derivatives) of all constraint functions of the problem at every iteration. This is prohibitively expensive for large-scale applications in optimal design. In contrast, Pshenichny has proved global convergence of his algorithm using only an active-set strategy. This is clearly preferable for large-scale applications. The method of Pshenichny has been coded into a FORTRAN program. Applications of this method to four example problems are presented. The method is found to be very reliable. However, the method is found to be very sensitive to local minima, i.e. it converges to a local minimum nearest to the starting design. Thus, for optimal design problems (which usually possess multiple local minima) it is suggested that Pshenichny's method be used as part of a hybrid method.     

基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架模糊控制

针对磁流变悬架的非线性以及动力学模型的不确定性,提出一种基于混合田口遗传算法的磁流变半主动悬架整车模糊控制策略。首先建立了基于磁流变减振器的整车动力学模型,并将车辆的振动控制分解垂向振动、俯仰、侧倾三个基本任务设计模糊控制器,进而设计了隶属函数和模糊控制规则;接着引入混合田口遗传算法实现对模糊控制器的隶属函数和模糊控制规则同时优化;最后进行实车道路试验来验证控制策略的有效性。试验结果表明,基于混合田口遗传算法的模糊控制能够降低确定路面激励下车身加速度峰峰值,降低随机路面激励下的加速度均方根值,显著提高车辆的平顺性,其控制效果要优于优化前的模糊控制策略。