基于大系统理论半主动悬架系统

建立基于大系统理论的车辆半主动悬架整车数学模型,设计悬架系统各子系统的时滞半主动悬架模糊控制器,利用大系统递阶控制理论实现车辆悬架系统的集成控制,分析车辆动态性能,在仿真计算的基础上,进行实车道路试验。结果表明,大系统递阶控制系统可降低控制矩阵的阶数,通过协调控制、优化车辆的整体性能,而且子系统的划分,能提高控制系统的稳定性,为半主动悬架及其控制系统研究开辟了新的方法和途径。     

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。     

半主动空气悬架自适应小波消噪与试验

为了消除半主动空气悬架系统因非线性、参数时变性及模型的不确定性带来的噪声干扰,研究了半主动空气悬架小波消噪的工作机理,设计了半主动空气悬架的小波消噪神经元自适应控制器,建立了基于小波降噪的半主动空气悬架的动力学模型。在仿真的基础上,进行了台架试验研究,分析了小波降噪的有效性。结果表明,基于小波消噪的神经元自适应控制的半主动空气悬架,改善了车辆质心加速度及俯仰角加速度,提高了整车综合性能。     

某越野汽车磁流变半主动悬架变论域模糊控制

为了解决半主动悬架传统变论域模糊控制器过度依赖经验规则的问题,提出了一种基于模糊神经网络的变论域T-S模糊控制策略。首先,根据磁流变减振器阻尼特性的实验结果,建立基于自适应模糊神经网络的减振器阻尼力模型及1/2车辆半主动悬架动力学模型;其次,建立悬架系统T-S模糊控制器,同时为了实时调节T-S模糊控制器变量的论域,采用模糊神经网络结构描述伸缩因子的变化。仿真结果表明,笔者提出的变论域模糊控制策略能够有效提高车辆行驶平顺性和操作稳定性。     

汽车座椅悬架振动的模糊控制研究

建立了车辆座椅悬架系统和路面输入模型,应用模糊控制理论,对车辆座椅半主动悬架模糊控制器进行设计,并在Matlab/Simulink环境下对此模糊控制器进行了仿真,将它与被动悬架以及用模糊控制器控制的半主动悬架做了比较及性能分析.仿真结果证明,相对于其他两种悬架来说,具有模糊控制器作用的半主动悬架在改善座椅悬架振动加速度、速度和乘坐舒适性方面有明显效果.     

半主动油气悬架PID闭环控制研究

以半主动油气悬架1/4车辆模型为研究对象,提出了基于模糊的半主动油气悬架PID闭环控制系统。以上车振动速度和加速度为模糊控制器的控制变量,悬架的最优控制力为模糊控制器的控制输出,以悬架上、下车的振动位移和速度为PID闭环反馈,通过理论计算得到系统中连续可调阻尼阀产生的实时阻尼力,从而实现对油气悬架的PID闭环控制。结果表明基于模糊的半主动油气悬架PID闭环控制系统在车辆行驶平顺性和稳定性方面与被动油气悬架和采用模糊控制的半主动油气悬架相比具有较好的综合控制性能。     

基于ARM7的汽车SASS和ABS分层式协调控制试验研究

采用分层协调控制策略,对汽车半主动悬架系统和防抱死制动系统进行了集成控制研究。分别设计了半主动悬架的底层控制器和防抱死制动的底层控制器及二者的上层协调控制器,底层控制器用来执行各子系统控制任务;上层协调控制器以实现整车性能最优为目标,对底层控制器进行相应的调整和修正。试验结果表明：采用分层式协调控制策略可较好地解决两系统间的矛盾,提高汽车在紧急制动过程中的稳定性和安全性,提升整车综合性能。     

车辆电动静液压作动器的半主动悬架时滞补偿控制

为了改善车辆行驶的平顺性和操纵稳定性,设计了一种基于电动静液压作动器（EHA）的车辆半主动悬架结构。进行了EHA作动器的性能试验分析,建立了EHA半主动悬架的键合图模型,计算了EHA半主动悬架系统的临界时滞,分析了时滞对EHA半主动悬架幅频特性和减振性能的影响,设计了Smith预估时滞补偿控制器,进行了EHA模糊控制半主动悬架的时滞补偿仿真分析。结果表明,EHA半主动悬架具有较好的阻尼可控性;然而随着时滞的增大,悬架系统会出现“轮跳”现象;在Smith时滞预估补偿控制下,EHA半主动悬架的簧载质量加速度减小约30%,轮胎动载荷减小约20%。     

车辆悬架自适应模糊半主动振动控制系统的研究

建立了4自由度车辆半主动悬架系统模型，并采用自适应模糊控制方法对系统进行控制。通过性能仿真计算和实车道路试验，验证了自适应模糊半主动悬架系统在减少振动、提高车辆受路面激励时的舒适性方面明显优于被动悬架。     

自适应模糊控制半主动悬架系统的研究

半主动悬架系统自适应模糊控制器的应用是为了提高汽车悬架的阻尼效果和操控性。建立 4自由度 1 /2车辆模型 ,在此模型基础上 ,设计了模糊控制器 ,论述了半主动悬架系统的模糊控制方法 ,说明此方法对悬架质心加速度、轮胎动载荷和悬架俯仰角等性能的提高有益。对悬架在各种输入激励下的仿真效果与被动悬架作了比较 ,结果令人满意。     

含时滞半主动悬架及其控制系统

建立了含时滞的半主动悬架的数学模型,提出了含时滞的半主动悬架临界时滞求取的理论分析及计算方法, 并设计了可调阻尼减振器及半主动悬架控制系统。在仿真计算基础上,进行了半主动悬架系统1／4模型台架试验, 分析了时滞对半主动悬架及其控制动态特性的影响,计算和试验结果基本吻合,为半主动悬架系统失稳机理及稳定性控制研究奠定了基础。     

馈能磁流变半主动悬架模糊滑模控制

为优化悬架减振性能和馈能性能,提出了一种馈能磁流变减振器结构,并设计了相应的半主动悬架模糊滑模控制策略。建立了磁流变减振器力学模型和馈能模型,以及相应的二自由度半主动悬架系统数学模型。针对半主动悬架系统的不确定性,基于混合天地棚阻尼控制系统,设计了滑模变结构控制器。使用饱和函数缓解系统抖振,并运用模糊控制优化滑模控制器。用谐波叠加法生成路面激励输入,分别对被动悬架、基于混合天地棚阻尼控制的半主动悬架以及基于模糊滑模控制的半主动悬架进行对比仿真。结果表明：基于模糊滑模控制的半主动悬架减振性能更好,能耗更小,且有良好的馈能性能,验证了馈能磁流变减振器结构的可行性和模糊滑模控制策略的有效性。     

汽车磁流变半主动悬架控制方法研究

根据变论域方法对经典模糊控制算法进行了改进，提出了悬架阻尼力变论域模糊控制算法。根据悬架阻尼控制力与磁流变阻尼器输出阻尼力的力误差，设计了磁流变阻尼器驱动电流控制方法。由汽车结构振动模糊控制子系统和磁流变阻尼器驱动电流控制子系统构建了磁流变半主动悬架控制器，用模糊集语言赋值系数反映了悬架伸张行程和压缩行程不对称阻尼控制力的关系。利用二自由度车辆振动系统简化模型和磁流变阻尼器简化力学模型及其参数，确定了控制器结构及其参数。研究结果袁明，该方法具有较好的控制精度和适应能力。     

磁流变减振器半主动悬架的系统时滞

时滞导致磁流变减振器可控阻尼力的不同步,降低了车辆半主动悬架的性能及其稳定性,因此时滞问题是近年来半主动悬架的研究热点之一。基于RD-1005-3磁流变减振器的响应特性,在半主动悬架临界时滞理论分析的基础上,建立含有时滞的磁流变半主动悬架的数学模型与传递函数,分析时滞对悬架幅频特性的影响;通过对临界时滞数值解的分析,为磁流变半主动悬架控制系统的时滞研究提供理论依据。在模糊控制策略的基础上,运用Smith预估补偿控制对系统进行时滞补偿,并在Matlab中进行仿真分析。对搭建的单质量磁流变半主动悬架系统进行台架试验,仿真和试验数据均表明进行时滞补偿的系统很好地改善了悬架性能。     

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.     

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。     

车辆半主动悬架系统控制的研究与仿真

在基于阻尼控制的半主动悬架系统模型基础上,设计了悬架系统模糊逻辑控制器。并从频域和时域两个角度对悬架控制系统进行了分析,最后对车辆行驶平顺性进行了评价。结果表明,模糊控制可有效提高车辆的行驶平顺性。     

基于磁流变减振器的汽车悬架振动控制

分析了磁流变减振器特性,为了抑制汽车磁流变悬架的振动,提出了一种含有控制级和协调级的分级模糊控制。在控制级,把天棚、地棚混合控制策略与模糊智能控制策略相结合,设计了1/4车辆垂直振动的半主动模糊智能控制器;在协调级,设计了整车控制的协调器,根据反馈变量对整车4个独立模糊智能控制器输出参数进行调整。把某微型汽车的4只被动减振器改装成磁流变减振器,搭建了磁流变悬架全车测控系统,运用设计的分级模糊控制器,进行了平顺性随机输入实车道路试验。试验结果表明对汽车磁流变悬架的垂直振动进行分级模糊控制是可行的,能有效提高汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性。