汽车悬架最优控制的研究及结果分析

针对1／4车辆模型，应用最优控制理论设计了主动悬架控制系统、半主动悬架控制系统，并通过计算机仿真对系统的控制性能进行了研究，对仿真结果进行了分析比较。结果表明，在模拟仿真及实际控制过程中，采取主动控制及半主动控制时应分别选取加权矩阵，以保证获得较好的减振效果，且半主动悬架同样有较好的减振效果，具有广泛的应用前景。     

路面激励下主动悬架和四轮转向的协调控制

为了研究主动悬架和四轮转向系统的协调控制,建立包含悬架系统和转向系统的整车动力学模型.基于LQR控制理论分别设计了主动悬架和四轮转向的控制器,对比分析不同加权系数时车辆在路面激励下的频率响应,研究了主动悬架和四轮转向的控制对车辆操纵稳定性的影响;针对车辆的稳态响应(不考虑路面激励的影响),采用横摆率跟踪控制策略进行前后轴主动悬架控制力的匹配控制;在主动悬架和四轮转向2个单独控制器的基础上,以主动悬架控制力的匹配为主要协调机制,设计了主动悬架和四轮转向的协调控制器,对两者的控制量进行调整.仿真结果表明,主动悬架和四轮转向的协调控制可以获得优于两者简单叠加时的整车综合性能.     

基于ADAMS和MATLAB的主动悬架控制联合仿真研究

汽车悬架的动力学性能直接影响到汽车的平顺性和操纵稳定性,利用ADAMS软件建立四分之一汽车主动悬架模型,通过MATLAB/Simulink求解主动悬架线性最优控制策略,并对其进行联合仿真[1]。结果表明基于最优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。     

车辆座椅次优控制主动悬架设计及分析

为了进一步提高车辆乘坐舒适性,同时有效地解决线性二次型高斯最优控制器在实际应用中存在的待测状态变量多、路面参数获取困难、应用成本高等问题,基于1/4车辆座椅主动悬架系统模型,设计了一种基于次优控制理论的车辆座椅主动悬架,并对不同待测状态变量下的车辆座椅次优主动悬架的性能进行了探讨,进而得到了基于次优控制理论的车辆座椅主动悬架的最优控制策略.在此基础上,通过与传统车辆座椅被动悬架、最优控制主动悬架进行对比分析,对所设计的座椅次优控制主动悬架的应用效果进行了验证,为车辆座椅主动悬架系统设计提供了一种新的技术思路.     

车辆半主动悬架粒子群最优控制策略研究

针对半主动悬架控制系统所涉及的关健技术,本文采用多体动力学软件ADAMS,建立车辆多体动力学模型,构建最优控制器,根据最优控制器中目标函数的加权系数对悬架控制力的影响,用粒子群算法计算出不同等级路面最优控制器所需的最优加权系数,并通过ADAMS/MATLAB联合仿真,让车辆依次通过A～C级路面,观察汽车平顺性和操纵稳定性性能指标的变化,试验结果表明,粒子群最优控制在不同路面输入激励下均能取得较好的控制效果,其控制结果明显优于传统最优控制策略,能有效地提高半主动悬架系统的减振性能,并兼顾车辆的平顺性和操纵稳定性。     

基于Dymola的车辆液压悬架系统的仿真

建立1/4车辆液压主动悬架的数学模型;提出一种基于压力反馈的液压主动悬架系统,采用Modelica编程语言在Dymola软件平台上建立系统的仿真模型;通过仿真调试得到优化的控制参数,并通过样机实验将优化后的系统在强斜坡信号下的车身位移响应与被动悬架系统进行比较,车身的系统动态响应得到很大的改善.结果证明通过Modelica仿真语言和Dymola中的数值求解器可有效地解决系统多领域分析优化问题.     

基于微分几何法的车辆半主动悬架控制

为了对某工程车辆半主动悬架进行有效控制,建立了车辆半主动悬架非线性动力学模型.提出了应用微分几何理论并经过非线性状态反馈变换的方法,对半主动悬架非线性系统进行线性化,进而利用线性二次型调节器实现了非线性状态反馈最优控制,并用Matlab/Simulink编程进行仿真实验.仿真结果表明：经过微分几何法线性化处理并应用LQR控制的方法,半主动悬架与被动悬架相比,车辆平顺性有了明显的改善,绝大部分平顺性指标都有10%以上的提升.分析结论可为非线性系统的线性化和车辆悬架半主动控制的研究提供参考.     

对联合建立的汽车悬架模型的运动学分析

悬架的主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律是影响悬架性能的主要因素,对悬架系统进行运动学仿真分析是评价悬架性能的重要手段,也是进行汽车操纵稳定性和平顺性分析的基础。本文通过ADAMS和Pro/E联合建立1/4双横臂汽车独立悬架复杂系统的仿真模型,对悬架主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律进行了研究,结果表明这种模型更加精确。     

基于ADAMS/CAR和模糊控制的汽车VDC仿真分析

在ADAMS/CAR中建立汽车整车模型,利用MATLAB模糊控制编辑器建立了模糊控制规则及模糊控制隶属度函数,并应用MATLAB/SIMULINK对汽车系统模型进行模糊控制仿真,达到验证基于模糊控制的汽车主动控制系统性能的目的。通过完成汽车双移线测试和角阶跃输入测试,得到汽车主动控制系统的仿真结果,仿真结果表明：具有模糊控制系统的汽车主动控制系统在测试中具有优越的躲避障碍物、主动恢复汽车稳定性的特点。     

基于联合仿真的半主动悬架车辆平顺性

为减少车辆悬架系统开发周期和成本,利用SIMPACK软件建立了车辆1／4悬架多体动力学模型,基于天棚控制策略设计了半主动悬架控制器,并通过MATLAB／SIMULINK编写了控制算法对其进行联合仿真．将采用半主动悬架系统得到的仿真结果与采用被动悬架系统得到的仿真结果进行了对比,车身垂直加速度均方根值减少了30．2％．结果表明,基于天棚控制的半主动悬架可以有效衰减车身的振动,改善车辆的行驶平顺性,从而为车辆动力学系统的仿真分析提供了一种有效方法．     

Active suspension with optimal control based on a full vehicle model

The 7-DOF model of a full vehicle with an active suspension is developed in this paper. The model is written into the state equation style. Actuator forces are treated as inputs in the state equations. Based on the basic optimal control theory, the optimal gains for the control system are figured out. So an optimal controller is developed and implemented using Matlab/Simulink, where the Riccati equation with coupling terms is deduced using the Hamilton equation. The all state feedback is chosen for the controller. The gains for all vehicle variables are traded off so that majority of indexes were up to optimal. The active suspension with optimal control is simulated in frequency domain and time domain separately, and compared with a passive suspension. Throughout all the simulation results, the optimal controller developed in this paper works well in the majority of instances. In all, the comfort and ride performance of the vehicle are improved under the active suspension with optimal control.     

基于模糊PID控制器的麦弗逊悬架联合仿真研究

通过实验测出磁流变阻尼器在不同电流作用下的力与速度关系的阻尼系数特征数据,并将所得阻尼数据导入麦弗逊悬架多体动力学模型;计算簧载质量速度及其变化率作为主动悬架控制的输出量;半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整;在MATLAB中搭建悬架系统联合仿真模型。仿真计算结果表明:在各不同车速阶段,采用模糊PID复合控制器均对改善悬架的总体性能有明显作用;且车身垂直加速度、悬架动行程及车轮侧向滑移量在低频阶段改善突出,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性与操作稳定性。     

基于随机线性最优控制的汽车主动悬架控制器设计

通过建立车辆半车模型的动力学方程,应用随机线性最优控制理论设计了车辆主动悬架LQR控制器,并在Matlab/Simulink环境中构建了实现该控制策略的仿真模型,对仿真结果进行了时域和频域分析,结果表明:具有LQR控制器的主动悬架能有效减小车身加速度和悬架动挠度,可以更好地改善车辆的舒适性.     

The Model Reference Adaptive Fuzzy Control for the Vehicle Semi-Active Suspension

The LQG control system is employed as vehicle suspension‘ s optimal target system, which has an adaptive ability to the road conditions and vehicle speed in a limited bandwidth. In order to keep the optimal performances when the suspension parameters change, a model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) strategy is presented. The LQG control system serves as the reference model in the MRAFC system. The simulation results indicate that the presented MRAFC system can adapt to the parameters variation of vehicle suspension and track the optimality of the LQG control system, the presented vehicle suspension MRAFC system has the ability to adapt to road conditions and suspension parameters change.     

基于FUZZY-PID的汽车主动悬架的仿真研究

根据汽车主动悬架的基本结构,通过力学分析建立了两自由度的车身及悬架系统数学模型,设计了用于该主动悬架的模糊控制器,对PID参数进行自动调整,应用Matlab／Simulink控制系统仿真软件,对1／4汽车主动悬架模型进行计算机仿真。并进行了与常规PID主动悬架系统的比较,结果表明具有此模糊控制器的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其它形式的悬架系统。     

Linear Quadratic Integral Control for the Active Suspension of Vehicle

The quarter model of an active suspension is established in the form of controllable autoregressive moving average （CARMA） model. An accelerometer can be mounted on the wheel hub for measuring road disturbance; this signal is used to identify the CARMA model parameters by recursive forgetting factors least square method. The linear quadratic integral （LQI） control method for the active suspension is presented. The LQI control algorithm is fit for vehicle suspension control, for the control performance index can comprise multi controlled variables. The simulation results show that the vertical acceleration and suspension travel both are decreased with the LQI control in the low frequency band, and the suspension travel is increased with the LQI control in the middle or high frequency band. The suspension travel is very small in the middle or high frequency band, the suspension bottoming stop will not happen, so the vehicle ride quality can be improved apparently by the LQI control.     

基于模糊PID控制器的1/2整车半主动悬架仿真研究

通过抽象简化建立1/2整车半主动悬架数学模型,并在MATLAB软件中搭建仿真模型;计算出被动悬架的簧载质量、速度及其变化率,并作为主动悬架控制的输出量。半主动悬架采用模糊PID复合控制器,用模糊控制策略对PID控制器在给定的参数范围内进行在线实时调整。研究结果表明:采用模糊PID复合控制器的半主动悬架在不同车速阶段,对改善整车的总体性能有明显作用,车身垂直加速度、车身俯仰角加速度、前后悬架动行程改善明显,提升了整车在不同车速范围内的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于Kalman滤波和LQG控制的主动悬架系统容错控制研究

传感器掺杂噪声信号是主动悬架系统运行过程中常见的一种故障. 针对二自由度车辆主动悬架系统加速度传感器发生故障的情况,基于最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计了线性高斯二次型(linear quadratic Gaussian,LQG)控制器,分别在谐波激励、冲击性和实测路面谱激励下,进行综合悬架性能仿真分析. 结果表明,与无容错情况相比,故障状态下采用容错控制后的簧载与非簧载质量传输率、悬架动行程传输率均大幅减小,有效提升了驾乘舒适性,同时轮胎动载荷传输率显著增大,确保了安全性,整体可近似恢复到无故障时的主动悬架性能.     

基于对角递归神经网络的汽车主动悬架控制

为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选取车身垂向加速度、悬架动行程和轮胎动行程作为神经网络控制器输入,采用梯度下降法对神经网络权值进行在线调整.仿真结果表明,具有DRNN控制器的电动主动悬架控制效果较PID控制主动悬架和被动悬架有显著提高,有效改善了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,也说明所设计的控制策略在电动汽车电动主动悬架控制方面的有效性.