基于量子粒子群算法的主动悬架分数阶控制策略

结合分数阶微积分理论,针对1/4车辆主动悬架模型,设计一种以车身垂向加速度为反馈变量的分数阶控制器。综合车身垂向加速、悬架动挠度和车轮相对动载荷3个指标,建立优化指标的无量纲评价函数。将分数阶控制器的比例系数、积分系数、积分阶次、微分系数及微分阶次当作五维空间粒子,采用量子粒子群算法(QPSO)确定最优粒子。利用MATLAB软件建立悬架系统仿真模型,分别对被动悬架、含整数阶控制器的主动悬架及含分数阶控制器的主动悬架进行时域和频域仿真研究,对比结果表明,相对于整数阶主动悬架与被动悬架,含分数阶控制器的主动悬架明显改善了汽车平顺性。基于量子粒子群算法的主动悬架分数阶控制策略能更有效地抑制车身共振、改善汽车乘坐舒适性。     

基于粒子群算法的被动分数阶汽车悬架参数优化设计

利用粒子群算法研究了被动分数阶汽车悬架参数的优化设计。分数阶汽车悬架系统是指运动微分方程中含有分数阶微分项的汽车悬架系统。建立了被动分数阶悬架系统的仿真模型,利用Oustaloup滤波器算法实现了该模型中分数阶微积分的近似计算。利用粒子群算法寻找一组最优的悬架参数来协调汽车操纵稳定性和乘坐舒适性的关系以到达最优的悬架性能。对比原悬架系统和优化后悬架系统在A、B、C、D共四级路面输入下的响应及其频率特性。研究结果表明,利用该方法对被动分数阶悬架参数进行优化设计,在保证汽车操纵稳定性的前提下乘坐舒适性得到明显改善。     

基于混沌优化的线性二次型控制方法在倒立摆中的应用

针对线性二次型最优控制器权矩阵难以选取的问题，提出一种基于Logistic混沌映射优化线性二次最优控制器权矩阵参数的方法。该方法利用了混沌运动的遍历性、随机性，通过所产生的混沌变量对权矩阵进行优化，并根据性能指标对权矩阵进行自动舍取。该方法成功实现了二级倒立摆的稳定控制，控制系统具有较好的鲁棒性。     

磁流变阻尼器座椅悬架的LMS自适应控制研究

为了提高磁流变座椅悬架控制系统的实时性、高效性、简洁性,减小车辆座椅悬架的振动,选用LMS自适应控制算法,将阻尼器的模型与控制算法相结合,并增加道路谱下的实验验证.先对座椅用磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,并在此基础上建立阻尼器的双曲正切模型,建立简化的座椅悬架单自由度系统模型,在阻尼器模型的基础上设计了适合磁流变阻尼器座椅悬架的LMS自适应控制算法,并在道路谱下进行了仿真与实验.结果表明,采用LMS自适应控制后的磁流变阻尼器半主动悬架系统相对于被动悬架,仿真时座椅加权加速度均方根值减小35.7%,实验时座椅加权加速度均方根值减小32.8%,算法可有效抑制悬架振动,且控制过程简单,具有较好的实际应用价值.     

压电柔性臂的ARMAX模型辨识降阶及最优极点移动控制

研究了压电柔性臂的系统模型辨识和振动主动抑制问题。基于自回归滑动平均模型(ARMAX,Auto-Regressive Moving Average Exogenous)确立了系统辨识模型,且其辨识精度高达97.9%,并采用平衡降阶法对高阶的辨识模型进行降阶,得到低阶模型,通过多频激励实验证实了降阶模型与实际结构具有较高的吻合度。针对柔性臂的振动控制,提出了一种基于线性二次型(Linear Quadratic,LQ)最优极点移动控制法,从求逆的角度,通过移动系统极点来确定LQ的最优状态加权矩阵Q,该方法简单有效地解决了状态加权矩阵Q和输入加权矩阵R的选择问题,具有明显的物理工程意义。试验结果证实了ARMAX模型对于压电柔性臂系统模型辨识的适用性及平衡降阶方法对模型降阶的可行性,并验证了线性二次型最优极点移动策略对柔性臂振动控制的有效性。     

基于改进PSO算法的PID控制器研究

针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。     

半主动抗俯仰液压互联悬架俯仰动力学的研究

在城市交通中,车辆频繁的加速和减速会引起车身俯仰振动,从而导致乘坐不适,甚至晕车。基于粒子群算法的类天棚控制和PID控制,研究一种阻尼连续可调的抗俯仰液压互联悬架系统。建立包含制动系统、轮胎和液压互联悬架系统的半车模型;分析液压互联悬架刚度阻尼特性和阻尼阀孔径对车身俯仰角平顺性的影响;设计类Skyhook和PID控制器,采用粒子群算法整定控制参数;利用Simulink和Amesim联合仿真模拟直线制动工况,分析平顺性优化效果和制动安全性。结果表明,与被动悬架相比,半主动抗液压互联悬架有效地提高车辆的平顺性。     

基于最小二乘支持向量机的电站锅炉高效率低NOx的多目标优化研究

针对锅炉燃烧系统的多目标优化,在所建立的锅炉燃烧系统预测模型的基础上,分别采用加权-粒子群算法和多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法优化锅炉系统的可调整运行参数,以实现锅炉高效率低NO_x排放。分析表明,2种优化算法所得的运行参数相近,趋势与燃烧特性分析和燃烧调整试验结果相符合,说明智能算法优化电站锅炉燃烧系统有效可行。但是加权-粒子群优化算法主观依赖性严重,难以选取合适的权值,优化时间长且结果少;而MOPSO算法优化时间远远小于加权-粒子群算法优化时间,并且优化结果更多,优化效率更高,更有利于指导锅炉的实际运行。     

基于粒子群算法的重型车辆悬架路面友好性非线性优化EI北大核心CSCD

针对重型车辆悬架系统的非线性优化问题,提出了采用粒子群算法进行悬架系统优化设计方法。以四分之一汽车模型为研究对象,以车轮最大动载荷最小化为目标,以非簧载质量的固有频率为约束条件,建立了改善被动悬架系统性能的优化模型。通过粒子群算法求解该优化问题,以少量的迭代次数得到了性能优良的悬架参数,如悬架刚度和悬架阻尼。对设计的悬架系统进行时域和频域性能分析,并详细讨论了该方法与遗传算法优化的本质区别,结果表明,粒子群算法可以快速地得到一个较好的优化结果,这为设计人员后续的修改设计提供重要参数,同时为解决含有非线性问题的新型悬架系统优化设计提供了一种新的可行方法。     

剪式悬架座椅等效刚度阻尼的计算与分析

推导了座椅悬架的等效刚度和等效阻尼,建立了座椅-座椅悬架-人体耦合二自由度理论简化模型,计算分析了系统的传递函数。在建立的模型的基础上,讨论了座椅悬架结构的变化对系统响应的影响,讨论了弹簧倾角、阻尼器倾角,以及连杆的长度和倾角对座椅悬架系统等效刚度及其变化、等效阻尼和传递函数的影响。所建立的理论模型,可为进行座椅悬架结构的优化设计提供分析模型。     

参数灵敏度反馈车辆半主动悬架控制

为解决悬架控制器对车辆参数和行驶工况参数变化的适应性问题,不同于以往的自适应、自校正控制方法,将参数灵敏度引入控制系统中,以降低参数灵敏度为目标进行车辆半主动悬架系统控制研究。控制系统的反馈由状态反馈和灵敏度反馈两部分组成。应用该方法在常用车辆参数和行驶工况参数下设计控制器,并与传统的LQR控制器进行比较。研究表明,在车辆参数和行驶工况参数不变情况下,灵敏度反馈方法所得车身加速度和轮胎变形增益比二次型最优方法减小6 d B~8 d B;两种方法所得悬架动挠度基本接近。此外,当路面激励增加、车速提高和车辆载荷减小时,灵敏度反馈方法比二次型最优方法具有较好的鲁棒性。     

具有参数不确定性的车辆座椅悬架H∞输出反馈半主动控制

针对座椅悬架系统的参数不确定性和位移测量难题,基于线性矩阵不等式和H∞最优控制理论,建立了座椅悬架系统的参数不确定性H∞输出反馈控制器。控制器利用估计的状态采用鲁棒控制策略计算期望控制力。磁流变阻尼器的控制电压在满足半主动和极值约束条件下,比较期望控制力与当前阻尼力的大小,应用开关控制算法进行调整,使得磁流变阻尼器产生跟踪期望控制力的阻尼力。数值仿真结果证明,该控制器在仅利用座椅架的加速度作为测量输出进行状态估计,以及在座椅悬架系统具有参数不确定性的情况下,仍能有效地对座椅外部激励进行隔振,改善驾驶员的乘坐舒适性。     

基于微分几何法的非线性分数阶悬架主动控制

现有主动悬架的研究主要以线性弹簧和线性阻尼组成的悬架系统为研究背景,但油气悬架、空气悬架和磁流变悬架等实际悬架不仅具有非线性特性,而且同时具有黏弹性材料的特点。因此含有非线性刚度和分数阶阻尼的悬架模型能更准确地描述悬架的动力学性能。针对含有三次方非线性刚度及分数阶阻尼的二自由度1/4汽车悬架模型进行研究,利用Oustaloup滤波器算法对悬架系统中的分数阶微分进行近似计算,分别采用PID控制器和基于微分几何理论反馈线性化的LQR控制器对该悬架系统进行主动控制。结果表明,基于PID控制器的主动悬架和基于反馈线性化LQR控制器的主动悬架都能有效提高汽车悬架的舒适性和稳定性,其中反馈线性化LQR主动控制效果明显优于PID控制。     

车辆半主动座椅悬架自适应模糊滑模控制

针对含有人体模型的五自由度半主动座椅悬架系统,设计一种基于趋近率的滑模控制器。通过引入自适应控制算法,对系统模型简化过程中产生的扰动及外界干扰进行估计,并在简化模型的基础上采用模糊算法,对滑模控制中趋近速率参数进行优化,在保证趋近速率的同时,提高系统的鲁棒性;采用双曲正切函数替代切换项中的符号函数使得系统在切换过程中更加连续,有效降低滑模控制中的抖振问题;根据Lyapunov稳定判据证明了系统的鲁棒稳定性。数值仿真表明,采用该控制器的座椅悬架较采用PID控制及被动控制的座椅悬架减振效果得到了明显改善,C级路面上时座椅悬架振动加速度值相较于PID控制与被动控制的座椅悬架分别下降25.1%与57.2%,冲击工况下分别下降16.9%与63.7%,并具有较好的跟踪性能。     

LQR/RPS design of robust controllers for a one‐link robot

Abstract

In this paper, a design method for robust controllers for a one‐link robot is developed. Based on a linearized model of this nonlinear robot system, the linear quadratic regulator (LQR) design method is incorporated with a reduced parameter sensitivity (RPS) technique to design a robust proportional‐plus‐integral (PI) controller to achieve better performance in position control. This robust controller can tolerate real parameter variations resulting from the mechanical loads of applications. A direction method is further developed and used to evaluate the stability robustness of this controlled system. Combining the direction method with the LQR/RPS method, a robust PI controller can be generated to avoid improper over‐design. Both computer simulation and experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.     

有约束随动系统控制策略研究

提出了一种新的有约束的复杂随动系统--小碗摆球系统,并针对该系统利用达朗伯静力学的方法进行了建模。在讨论了系统能控和能观性的基础上分别采用状态反馈的极点配置法和基于遗传算法的LQR最优控制2种方法进行了实际系统控制效果的实验对比,通过对比可知极点配置的状态反馈控制器具有更好的鲁棒性和瞬态特性,而遗传算法优化的LQR控制具有更好的稳态特性,以及更短的调节时间。同时在参数选择方面相比于极点配置试特征值的方法,遗传算法优化LQR控制控制器更有针对性,便于实际的应用操作。     

具有扰动观测器的汽车主动悬架滑模控制

基于双横臂悬架的1/4汽车模型,以降低簧载质量振动为目的,提出了具有扰动观测器的滑模控制方法。由1/4汽车模型中簧载质量的受力平衡条件,得到了1/4汽车模型的二阶线性控制系统。在路面激励位移未知时,为了估计二阶线性控制系统输入的扰动力(控制臂的作用力、悬架弹簧力、减振器阻尼力和外界干扰力的总和),给出了基于滑模控制的扰动观测器设计方法。根据扰动观测器的估计值,计算了具有扰动观测器的滑模控制的1/4汽车模型的控制力。当路面激励为阶跃位移时,计算分析了采用无控制、PID控制和滑模控制时1/4汽车模型的簧载质量加速度,结果表明:具有扰动观测器的滑模控制器可以获得更好的控制效果。通过分析不同控制参数和外界干扰力对滑模控制器效果的影响,证明了基于1/4汽车模型的具有扰动观测器的悬架滑模控制设计的有效性。     

车辆磁流变座椅悬架的模糊自适应整定PID控制

构建磁流变半主动座椅悬架系统。针对此系统建立了人体-座椅的五自由度动力学模型,其中磁流变阻尼器采用改进的Bouc-Wen模型。设计模糊自适应整定PID控制器,根据实时加速度信号在线整定PID参数,达到最优减振效果。用MATLAB／SIMULINK建立系统的仿真模型。仿真结果表明,该控制器能有效地改善座椅的减振效果。     

Different control applications on a vehicle using fuzzy logic control

In this paper, the active suspension control of a vehicle model that has five degrees of freedom with a passenger seat using a fuzzy logic controller is studied. Three cases are taken into account as different control applications. In the first case, the vehicle model having passive suspensions with an active passenger seat is controlled. In the second case, active suspensions with passive passenger seat combination are controlled. In the third case, both the passenger seat and suspensions have active controllers. Vibrations of the passenger seat in the three cases due to road bump input are simulated. At the end of the study, the results are compared in order to select the combination that supplies the best ride comfort.     

基于人工鱼群算法的随机结构AMD控制系统LQR权矩阵优化

针对随机结构在平稳随机激励下线性二次最优控制的权参数选取问题,提出了基于人工鱼群算法的随机结构AMD控制系统权矩阵优化设计方法。该方法以结构随机响应和控制力均方值的加权组合为目标函数,考虑了结构和外激励的随机性对于控制效果的影响。其优化结果不仅保证了控制器的控制效果,而且降低了控制效果对于随机参数的敏感性,增强了控制器的鲁棒性。最后结合数值算例,验证了所述方法的有效性和正确性。