汽车主动悬架模糊PID控制器的设计

针对汽车悬架这种复杂系统,建立了2自由度的汽车主动悬架数学模型,将模糊控制理论和PID控制策略经过有机结合后运用于主动悬架控制。用Matlab语言及其Simulink工具箱仿真,结果表明,设计的主动悬架与被动悬架比较,其舒适性得到了明显改善,验证了这种控制策略的可行性及有效性。     

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。     

基于ADAMS和MATLAB的汽车主动悬架联合仿真

汽车悬架的动力学性能直接影响到汽车的安全性和操纵稳定性,利用ADAMS软件建立了四分之一汽车主动悬架的机械模型,并和MATLAB进行了联合仿真.结果表明基于模糊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.     

基于遗传算法的汽车主动悬架控制器优化设计

针对LQR方法设计主动悬架控制器存在的不足,研究遗传算法与LQR方法结合优化汽车主动悬架控制器的设计。建立汽车半车模型的动力学方程,应用随机线性最优控制理论设计车辆主动悬架LQR控制器,并在Matlab/Simulink环境中实现该控制器的数值仿真,根据仿真结果运用遗传算法对控制器性能参数进行优化。对优化控制器的仿真结果进行时域和频域分析,结果表明:遗传算法与LQR方法相结合,能较快收敛到最优解;优化的主动悬架控制器可以较好地改善车辆舒适性。     

利用ADAMS和Simulink联合仿真的主动悬架模糊控制研究

利用ADAMS软件建立四分之一汽车主动悬架机械模型;基于模糊控制策略设计主动悬架控制器,在Simulink软件中建立控制模型,利用ADAMS和Simulink软件进行联合仿真。将主动悬架系统仿真结果与被动悬架系统仿真结果进行对比,结果表明模糊控制的主动悬架有效地降低了车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎形变量,提高了车辆的平顺性和操纵稳定性。     

基于ADAMS的汽车悬架系统结构优化仿真

应用ADAMS/car软件建立某轿车的双横臂独立前悬架,对影响汽车操纵稳定性的前轮定位参数进行双轮同向跳动仿真。应用ADAMS/Insight模块,以车轮外倾角、主销内倾角、主销后倾角和前束角为设计目标对悬架的结构关键点进行优化分析。优化目标为:使前轮定位参数在车轮跳动的过程中的变化量处在更合理的范围内,从而使悬架的运动特性更符合理想设计值。     

汽车主动悬架的模糊PID控制策略

根据1/4车辆主动悬架模型,结合模糊控制理论和PID(比例-积分-微分)控制理论,建立了主动悬架的模糊PID联合控制器,并应用Matlab/Simulink进行了仿真分析.仿真结果表明,设计的模糊PID控制策略比单一模型的控制策略更能满足设计目标,车辆的舒适性得到了明显改善.     

PID-Fuzzy混合控制汽车主动悬架

建立了一个基于PID-Fuzzy混合控制的汽车主动悬架系统模型。该模型是一个四自由度的线性系统,受到了路面的不规则激励。主动控制是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,以车身旋转角加速度和旋转角速度作为输入变量。仿真结果显示文章提出的主动悬架系统对于车身的减振是非常有效的。     

车辆主动悬架控制器的仿真设计

建立了基于1/4车辆动力学和单轮路面输入模型,应用最优控制理论进行车辆主动悬架的线性二次型最优(LQC)控制器的设计,并运用MATLAB/SIMULINK软件进行路面输入和1/4车辆仿真分析。仿真结果表明采用LQG控制方法的主动悬架可以较好地改善车辆的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

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。     

汽车主动悬架控制策略的研究

为比较最优控制、模糊控制和PID控制在主动悬架控制中的控制效果,设计了不同控制方法下的主动悬架控制器,利用ADAMS虚拟样机软件建立简化后的1／4车辆主动悬架机械模型,并和MATLAB／Simulink进行联合仿真分析,对仿真结果进行比较,指出了不同控制方法的优缺点。     

汽车主动悬架单神经元PID控制器设计

悬架系统对汽车乘坐舒适性和操纵稳定性的改善起着重要的作用。为提高汽车行驶的平顺性,设计了单神经元PID控制器,并利用人工蜂群算法在线优化单神经元PID控制增益。以车身垂直加速度、轮胎动位移、悬架动行程为评价指标,研究控制器的减振效果和当路面输入改变、模型参数变化时的适应性,对1/4汽车主动悬架模型进行仿真了分析。结果表明:基于蜂群的单神经元PID控制器有效地降低了车身垂直加速度,且有较强的鲁棒性,进一步提高了汽车行驶的平顺性。     

汽车主动悬架控制策略研究及分析

为了提高汽车的乘坐舒适性和安全性,车辆采用主动悬架系统.根据汽车悬架的结构,建立了二自由度1/4车体主动悬架模型.由于模糊控制具有建模简单、控制精度高和非线性适应性强等优点,在车辆主动悬架控制策略中得到了较广泛的应用.加上PID控制器因其结构设定灵活、参数整定方便、对模型误差具有鲁棒性等优点.将其结合提出一种新的控制策略.设计了以车身速度和加速度为输入的模糊PID控制器,实现了对主动悬架的控制.同时,使用Matlab/Simulink进行计算机仿真,达到了改善车辆垂直减振的目的.仿真结果表明,采用所设计的模糊控制策略的主动悬架系统,明显提高了车辆乘坐的舒适性和安全性.     

基于Pro/E与ADAMS 的汽车悬架仿真分析

利用Pro／E与ADAMS建立汽车悬架的三维模型，进行运动仿真，并在此基础上，分析了在车轮上跳和回落过程中前束角的变化情况，利用结果数据进行绘图。为悬架的设计开发提供了依据。     

汽车悬架主动控制策略研究

在汽车研究领域，控制系统结构及控制算法的设计和研发是提高汽车性能的关键。这里深入浅出的探讨了最优控制、天棚阻尼控制、自校正控制、模糊控制以及神经网络控制等策略在汽车主动悬架中的应用情况。以此说明控制技术在汽车领域中的发展趋势。     

基于遗传整定的主动悬架模糊PID控制设计

针对车辆主动悬架模糊PID控制设计,提出了一种利用遗传算法整定模糊PID增益系数的方法。基于二自由度的1/4车辆模型,根据模糊控制原理和PID控制方法,设计了主动悬架的模糊PID控制器。利用具有全局寻优能力的遗传算法,以悬架二次型性能指标为目标函数,采用适应性比例法确定选择概率,整定了模糊PID的增益系数。优化结果表明,整定后的模糊PID控制主动悬架相对被动悬架综合性能良好,说明了提出的方法是有效的,对模糊PID控制设计具有重要的参考价值。     

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.     

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。     

汽车主动悬架几种控制策略的比较研究

根据汽车二自由度主动悬架模型,结合振动控制的理论和技术,着重研究了被广泛应用的模糊控制、最优控制和模糊PID控制,并利用M atlab进行仿真,与被动悬架进行了比较。对车身加速度、悬架动挠度和轮胎动荷载3个性能指标进行了评价,不仅讨论了上述3种控制方法用于主动控制的优点,还指出了这些控制策略存在的不足。     

汽车主动悬架控制技术探析

主动控制悬架系统能使汽车乘坐舒适性和操作稳定性同时得到改善。介绍和探讨了天棚阻尼控制、最优控制、预见控制、自适应控制、模糊控制以及神经网络控制等技术在汽车主动悬架中的应用情况。以此说明悬架控制技术的研发是提高汽车性能的关键。