车辆座椅悬架自适应模糊PID控制及仿真

为提高车辆座椅悬架减振性能,建立了简化的三自由度车辆座椅悬架模型,结合模糊控制与PID控制理论提出了座椅悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中以座椅垂直振动速度的误差为控制参量设计了PID控制器,将座椅垂直振动速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,利用模糊控制规则对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真。结果表明:相对于不加控制和PID控制的座椅悬架系统,自适应模糊PID控制方法可以明显改善座椅质心处的垂直振动加速度。     

自适应悬架对车辆性能改进的潜力

研究主动悬架自适应于路面输入和车辆参数变化,从而进一步改进车辆性能的潜力,以及车辆参数变化对车辆系统输出的影响,仿真结果表明了在主动悬架的最优控制设计中,其控制律参数自适应于路面输入的有效性,以及控制器设计中车辆参数估计的必要性。     

汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究

为改善汽车行驶平顺性,建立了简化的1/4车二自由度汽车主动悬架模型,提出了主动悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中PID控制器以车身垂直速度的误差为控制参量,将车身垂直速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,对PID控制器参数进行在线自调整。以C级路面白噪声随机信号为输入,利用MATLAB/Simulink对自适应模糊PID控制器进行了仿真,结果表明:自适应模糊PID在车身垂直速度、加速度及轮胎动载荷等控制方面明显优于被动悬架及传统PID控制,说明该法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于单神经元PID的车辆主动悬架最优自适应控制

为克服路面一车辆系统中存在的动态行为不确定性，针对1/4车辆主动悬架系统，设计了一个基于单神经元PID的自适应控制器，并采用二次型性能指标对控制器参数进行了优化设计。研究了系统在随机路面激励条件下的时域响应，计算了振动响应的均方根值，考察了在变参数条件下控制器的鲁棒特性。仿真结果表明，该控制器能有效改善车辆的综合性能，尤其是平顺性和舒适性，且鲁棒性好，对模型参数的变化具有一定的适应性，便于实现和应用。     

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。     

空气主动悬架自适应Fuzzy-PID控制研究

设计了一种用于1/4车体的二自由度空气主动悬架的自适应Fuzzy-PID控制器.FuzzyPID控制器是PID控制和模糊控制两种控制方法的叠加.PID控制使用车身的垂直加速度作为输入变量,模糊控制作为PID控制的补充,其可利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改.应用Mariab/Simulink控制系统仿真软件仿真分析,结果表明具有Fuzzy-PID控制器的空气主动悬架在提高车辆乘坐舒适性和操纵稳定性方面明优于被动空气悬架和常规PID控制的空气悬架.     

汽车主动悬架的自适应控制研究

主要对汽车主动悬架自适应系统进行研究。根据悬架系统的模型,参数往往不确定,路面激励未知且可变,对主动悬架的非线性性能特点进行研究。采用增益调度控制、模型参考自适应控制和自校正控制等几类自适应控制策略应用于主动悬架的主动控制系统。通过自校正控制自适应系统,按照路面行驶工况进行最优控制,通过计算机对电液系统的阻尼、弹力和水平位置等进行调节,使悬架系统对不同运行工况具有最大程度的适应能力。确保主动悬架性能满足车辆行驶稳定性能与乘坐舒适性,实现对悬架的自我优化控制。     

主动悬架H_∞/广义H_2积分切换面自适应滑模控制研究

悬架是车轮与车辆承载系统之间的弹性连接装置的统称,是现代车辆重要组成部分之一。以四分之一汽车动力学模型作为研究对象,设计一种带有积分切换面的自适应滑模控制器。所设计的H∞/广义H2积分型切换面能够有效地改善悬架系统的动态性能,使其对非匹配外界路面扰动具有不敏感性。并且通过设计一种自适应律,实现对不确定路面扰动的辨识估计,提高了系统的实用性。将控制器的性能与被动悬架系统、H∞/广义H2主动悬架进行了对比,仿真结果证实了控制器的有效性。     

一种基于单神经元PID控制策略的汽车主动悬架系统研究

为了进一步提高汽车行驶过程中的平顺性和操纵稳定性,采用主动悬架取代被动悬架。而对于主动悬架这样一个典型的多变量、不确定性复杂系统的研究,关键问题就是控制策略的选取。针对目前主动悬架控制策略中存在的问题,本着简单、有效的原则,提出了将一种单神经元PID控制策略应用于汽车主动悬架系统中。研究结果表明,与其他控制策略相比,单神经元PID控制策略可靠,更具优越性。     

主动悬架和电动助力转向系统机械与控制参数集成优化

在建立汽车悬架和转向动力学模型的基础上,设计主动悬架和电动助力转向的集成控制系统。针对传统先设计结构参数后设计控制器易造成系统失去全局最优性能的特点,提出一种基于模拟退火的结构和控制器集成优化设计方法,将主动悬架和电动助力转向系统的主要机械结构参数和控制器的部分参数作为设计变量,以汽车的综合动力学指标为目标函数,进行同时优化。仿真计算和试验结果表明此方法与传统设计方法相比,对提高汽车操纵稳定性、行驶平顺性、操纵轻便性和安全性等综合性能具有较好的效果。     

Adaptive backstepping-based tracking control design for nonlinear active suspension system with parameter uncertainties and safety constraints

This paper proposes a novel constraint adaptive backstepping based tracking controller for nonlinear active suspension system with parameter uncertainties and safety constraints. By introducing the virtual control input and reference trajectories, the adaptive control law is developed to stabilize both of the vertical and pitch motions of vehicle body using backstepping technique and Lyapunov stability theory, and further to track the predefined reference trajectories within a finite time, which not only ensure the safety performance requirements, but also achieve improvements in riding comfort and handling stability of vehicle active suspension system. Next, the stability analysis on zero dynamics error system is conducted to ensure that all the safety performance indicators are all bounded and the corresponding upper bounds are estimable. Finally, a numerical simulation is provided to verify the effectiveness of the proposed controller and to address the comparability between the classical Barrier–Lyapunov Function based adaptive tracking controller and the proposed controller.     

汽车防抱死系统与主动悬架联合控制研究

提出了一种汽车防抱死系统与主动悬架联合控制策略。将采用光滑滑模控制的防抱死系统同采用反向递推控制的主动悬架相结合,在车辆制动时,主动悬架调节作用在车轮上的垂直载荷,使车轮的垂直载荷在车轮滑移率达到最优时也相应增加,从而获得最大的制动力。在MATLAB/Simulink仿真环境下,建立了仿真模型并进行了车辆制动模拟试验。试验结果表明,采用联合控制的车辆,在保证车辆制动稳定性的同时能够获得最大的地面制动力,从而显著提高了车辆的制动效能。     

Synthesis of nonlinear adaptive controller for a batch distillation

A nonlinear adaptive control strategy is proposed for a binary batch distillation column. The hybrid control algorithm comprises a generic model controller (GMC) and a nonlinear adaptive state estimator (ASE). The adaptive observation scheme mainly estimates the imprecisely known parameters based on the available tray temperature measurements. The sensitivity of the proposed estimator is investigated with respect to the effect of initialization error, unmeasured disturbance and uncertainty. Then, a comparative study is carried out between the derived nonlinear GMC-ASE controller and a traditional proportional integral law in terms of set point tracking and disturbance rejection performance. The study also includes the effect of measurement noise and parametric uncertainty on the closed-loop performance. The proposed adaptive control algorithm is shown to be quite promising due to the exponential error convergence capability of the ASE estimator in addition to the high-quality control action provided by the GMC controller.     

Adaptive control of nonlinear uncertain active suspension systems with prescribed performance

This paper proposes adaptive control designs for vehicle active suspension systems with unknown nonlinear dynamics (e.g., nonlinear spring and piece-wise linear damper dynamics). An adaptive control is first proposed to stabilize the vertical vehicle displacement and thus to improve the ride comfort and to guarantee other suspension requirements (e.g., road holding and suspension space limitation) concerning the vehicle safety and mechanical constraints. An augmented neural network is developed to online compensate for the unknown nonlinearities, and a novel adaptive law is developed to estimate both NN weights and uncertain model parameters (e.g., sprung mass), where the parameter estimation error is used as a leakage term superimposed on the classical adaptations. To further improve the control performance and simplify the parameter tuning, a prescribed performance function (PPF) characterizing the error convergence rate, maximum overshoot and steady-state error is used to propose another adaptive control. The stability for the closed-loop system is proved and particular performance requirements are analyzed. Simulations are included to illustrate the effectiveness of the proposed control schemes.     

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。     

电液主动悬架灵敏度分析与自适应跟踪控制

应急救援车辆载重量大、行驶路面复杂,电液主动悬架输出力的响应和控制精度对衰减振动至关重要。建立了电液主动悬架单元数学模型,给出了系统的轨迹灵敏度方程,并得到力阶跃响应对应各主要参数的灵敏度,为悬架性能优化提供理论依据;针对电液主动悬架负载质量大的特点,结合灵敏度分析结果,设计模型参考自适应控制器。最后,通过实验对自适应控制效果进行验证,结果表明所提出的控制方法可有效提高电液主动悬架单元的跟踪性能和对输出力的控制精度,助力整车主动悬架系统实现各种先进控制算法。     

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     

基于耗散性理论的汽车底盘集成非线性鲁棒约束优化控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统集成控制问题,基于耗散性理论设计了一种非线性鲁棒控制器.将未建模动态、模型参数和反馈信号测量误差作为系统的加性不确定性和乘性不确定性,建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车底盘集成控制模型;基于耗散性理论设计汽车底盘集成非线性L2增益控制律来抑制系统的加性不确定性对系统...     

基于作动器非线性特性的电磁主动悬架混合控制

针对电磁主动悬架直线作动器的非线性特性对控制系统性能的影响问题,基于磁场谐波理论建立了输入电流与电磁作动力的非线性数学模型.结合作动力输出模型与悬架系统,建立了电磁主动悬架非线性动力学模型,分析作动器非线性特性对主动悬架性能的影响.为了消除影响,设计了基于滤波递归最小二乘法(FxRLS)自适应滤波补偿的多目标粒子群H ...