汽车主动悬架控制策略对比研究

为提高汽车主动悬架减振性能,建立了简化的1/4车体二自由度主动悬架模型,分别结合PID控制、模糊控制和自适应模糊PID控制方式设计了1/4车二自由度主动悬架控制器。以C级路面白噪声随机信号为激励,利用MATLAB/Simulink软件对车辆主动悬架的三种控制方式进行了仿真,选取车身垂直振动速度及加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷等指标进行控制效果评价。结果表明:基于自适应模糊PID控制的主动悬架较其他控制方式能明显改善汽车行驶平顺性,可有效抑制汽车主动悬架的振动。     

基于联合仿真技术的汽车主动悬架模糊控制仿真分析

以某轿车模型为研究对象,采用虚拟样机技术,使用Adams/Car软件建立了车辆多体动力学模型;基于模糊控制策略设计了主动悬架模糊控制器并通过Matlab/Simulink创建了主动悬架模糊控制器模型。利用Adams/car和Matlab/Simulink对装有主动悬架系统的整车进行随机路面输入和脉冲路面输入的联合仿真分析。仿真结果表明采用模糊控制的主动悬架系统比被动悬架更能够显著降低轮胎动载荷、悬架动挠度和车身垂向加速度,一定程度上改善了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。     

基于最优控制和模糊控制的半主动悬架仿真研究

在被动悬架汽车1/4车辆动力学模型基础上,给出了悬架系统的状态空间方程,并分别利用随机线性最优控制理论和模糊控制理论,设计了LQG最优控制器及双输入单输出的二维模糊控制器。在SIMULINK中建立了路面激励、被动悬架系统、最优控制系统及模糊控制系统模型,通过仿真试验分析两种控制策略对车身振动加速度、悬架动挠度及轮胎动载荷的影响。结果表明两种控制策略均可给汽车平顺性和舒适性带来显著改善与提高。最后,对两种控制策略优缺点进行了比较及评价。     

车辆半主动悬架分数阶天棚阻尼控制器设计

为研究分数阶微积分在车辆半主动悬架控制中的应用效果,以某重载车辆空气悬架系统为研究对象,建立2自由度1/4车辆动力学控制方程,构建分数阶天棚阻尼控制器模型,讨论微分算子和阻尼系数对控制系统的影响。采用Oustaloup算法来模拟分数阶微积分,得到可在Matlab/Simulink中使用的控制器模型,并对该系统进行了仿真分析。结果表明:在不同路面激励下,在车身加速度和轮胎动载荷控制中,分数阶天棚阻尼控制优于整数阶天棚阻尼控制,被动悬架最差;而在悬架动挠度控制上,整数阶天棚控制最优,分数阶天棚次之,被动控制最差;从综合性能指标来看,分数阶天棚阻尼控制策略更能有效地抑制车身共振,提高驾乘舒适性和安全性。     

基于MATLAB/Simulink的主动悬架仿真研究

采用单论车辆模型和路面输入模型为例进行理论分析,建立行驶动力学模型,利用线性二次最优控制理论进行主动悬架LQG控制器设计。以某轿车的后悬架为例,在MATLAB/Simulink环境下建立单轮车辆计算机仿真模型;最后将主、被动悬架的车身加速度、悬架动行程及轮胎动位移三项指标进行了对比分析。仿真结果表明,具有LQG控制器的主动悬架对车辆行驶平顺性和乘坐舒适性的改善有良好的效果。     

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.     

基于模糊控制的汽车半主动悬架的仿真研究

建立了1／4车体二自由度的液压半主动悬架模型及动力学模型。设计了用于该半主动悬架的模糊控制器，应用Matlab／Simulink控制系统仿真软件，以正弦信号作为路面输入信号对1／4汽车液压半主动悬架模型进行计算机仿真。仿真结果表明具有此模糊控制器的半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。     

基于PID控制的三级减振式主动悬架仿真研究

以设计的三级减振式主动悬架为研究对象,建立4自由度四分之一车三级减振式主动悬架动力学模型,以白噪声作为路面激励信号,建立路面模型。通过Matlab/Simulink软件建立三级减振式主动悬架的仿真模型。在C级路面下,基于PID对车身加速度进行控制,得出在有无PID控制车辆主动悬架系统的仿真对比。最后对车身加速度、悬架动行程和轮胎行程进行对比分析。结果证明,基于PID控制的三级减振式主动悬架能够更好的减小振动,使车辆的平顺性更好。     

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。     

基于RBF的主动悬架反演滑模控制策略研究

为了使汽车悬架系统得到更好的动态响应和优化控制,将径向基神经网络(RBF)算法应用到了反演滑模控制策略中。建立了C级随机路面激励与2自由度1/4汽车悬架系统模型之间的关系;建立了主动悬架系统运动状态方程,对车辆垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动位移等悬架系统评价指标进行了研究;提出了一种基于径向基神经网络(RBF)算法的反演滑模控制策略;在Matlab/CARSIM联合仿真平台,对2自由度1/4汽车悬架系统模型和RBF反演滑模控制策略进行了仿真试验。研究结果表明:以C级随机路面为激励的条件下,此控制策略使车身加速度降低了34.7%,悬架动挠度降低了28%,轮胎动位移降低了28.7%,提升了悬架的动态性能和控制性能。     

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AMEsim和Simulink的油气悬架仿真与试验

针对越野车辆减振阻尼阀散热及控制响应滞后的问题,设计了利用外置电液比例溢流阀调节阻尼特性的新型油气悬架。基于AMEsim软件建立油气悬架仿真模型,并利用外特性试验验证AMEsim仿真模型的正确性,在此基础上分析相关参数对悬架刚度和阻尼特性的影响。将所建油气悬架模型应用于车辆振动的半主动模糊控制仿真研究中,随机路面激励下的仿真分析结果表明,车辆行驶平顺性各项指标得到提升,模糊控制效果明显,验证了通过调节溢流阀电流来提高油气悬架性能的可行性。     

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。     

考虑路面时变的整车主动悬架的改进模糊PID集成控制策略

为提升某汽车的行驶平顺性及其适应路面时变的能力,提出一种座椅主动悬架和底盘主动悬架的改进模糊PID集成控制策略。相比于一般模糊PID控制方法,该控制策略能够根据轮胎所受路面激励和驾驶员座椅垂向速度的实时变化,在线调整控制器的量化因子、比例因子及PID参数值,以实现对控制力更精确的实时调控。建立八自由度整车平顺性模型,在MATLAB/Simulink软件中模拟汽车在A级、B级、C级和D级路面行驶的状况,结果表明:整车主动悬架改进模糊PID集成控制能够大幅提升汽车行驶平顺性和操纵稳定性,且效果明显优于模糊PID控制。     

空气主动悬架模糊控制仿真与实验研究

建立了1/4车体二自由度的空气主动悬架模型,设计了用于该主动空气悬架的模糊控制器,应用Matlab/Simulink控制系统仿真软件,对1/4汽车空气主动悬架模型进行计算机仿真。仿真结果表明具有此模糊控制器的空气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空气被动悬架。在此基础上,设计了空气主动悬架台架实验,进行了空气被动悬架与空气主动悬架的台架对比实验。由实验结果可以看出,与空气被动悬架相比,空气主动悬架能有效改善车辆性能,与仿真研究结果具有一致性。     

自适应模糊控制方法在主动悬挂系统中的应用研究

提出了一种主动悬挂系统的自适应模糊控制方法 ,该模糊控制方法可以在线自适应调整模糊控制的有关参数。 1/ 4车辆模型作为仿真对象 ,模糊控制器可以显著地减小车辆的振动及干扰 ,提高车辆的舒适性。仿真结果表明该模糊控制方法的有效性。另外 ,当主动悬挂系统模型参数发生变化时该模糊控制器表现出良好的鲁棒性     

并联机构的动力学分析及其无模型智能控制

为解决并联机器人高度非线性、强耦合、数学模型复杂的问题,针对交流伺服电机驱动的并联机器人,在模型不确定情况下提出了一种针对2-DOF并联机器人的智能控制方法,设计了一个二输入的模糊控制器,该控制方法不需要前向运动学的求解。通过模糊控制器对PID参数进行实时整定,基于MATLAB进行动态仿真,仿真结果表明:模糊PID在轨迹跟综和带负荷运动的稳定性方面比线性PID具有更好的控制效果,可实现并联机器人的高精度实时控制。     

Bandwidth-limited active suspension controller for an off-road vehicle based on co-simulation technology

This paper presents the design process of a controller for bandwidth-limited active hydro-pneumatic suspension employed by an off-road vehicle based on co-simulation technology. First, a detailed multi-body dynamic model of the vehicle is established by using the ADAMS/View software package, which is followed by validation using a vehicle field test. Second, a combined PID and fuzzy controller is designed for the bandwidth-limited active suspension system and then programmed by means of S-functions in Matlab/Simulink, to which a data exchange interface with ADAMS/View is also defined. Third, the proposed control algorithm is implemented on the multi-body dynamic vehicle model to enable the co-simulation to run repeatedly until a more practical controller is achieved. In the end, the proposed active suspension system is compared with a conventional passive system. Simulation results show that the proposed active suspension system considerably improves both the ride and handling performance of the vehicle and therefore increases the maximum traveling speeds even on rough roads.     

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。     

采用磁流变阻尼器的人体座椅悬架系统模糊ANFIS-PID复合控制技术研究

对座椅悬架用单出杆式磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,并借助MATLAB多项式拟合工具箱对改进多项式模型中未知参数进行辨识。分析人体振动特性,建立五自由度人体座椅悬架模型。综合模糊控制器与自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)整定PID控制器的优点,提出一种模糊ANFIS-PID复合控制策略。采用正弦信号作为外界激励,分别对被动悬架、传统模糊控制、ANFIS-PID控制及模糊ANFIS-PID复合控制人体座椅悬架系统进行仿真分析。结果表明,辨识得出的参数和建立的改进多项式模型均可满足后续仿真要求;采用模糊ANFIS-PID复合控制策略的隔振效果明显优于传统模糊控制及ANFIS-PID控制,能有效改善人体座椅悬架系统的行驶平顺性及驾乘人员乘坐舒适性。