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.     

汽车悬架并联式模糊PID控制的仿真研究

以汽车悬架作为研究对象,通过对其受力特点分析,建立了二自由度1/4汽车车体主动悬架模型及动力学模型,在汽车悬架常规PID控制器的基础上,加入模糊控制算法,设计了车辆主动悬架的并联式模糊PID控制器,在MATLAB/Simulink仿真环境中,构建了针对悬架的被动控制、模糊控制、PID控制、并联式模糊PID控制仿真模型,在相同的输入条件下,对各种控制模型下的汽车悬架的垂直速度与垂直加速度的进行仿真比较。仿真结果表明采用并联式模糊PID复合控制策略具有更好的控制效果,在提高车辆乘坐的舒适性和操纵的稳定性方面具有明显的优势。该研究对汽车主动悬架控制系统的设计和应用具有一定参考价值。     

车辆主动悬架PID控制与模糊控制研究

利用Simulink软件建立车辆的四分之一主动悬架和路面的仿真模型,基于PID控制原理和模糊控制原理分别设计以车身垂向加速度为控制对象的PID控制器和模糊控制器,对主动悬架系统进行仿真。对比被动悬架系统、PID控制的主动悬架系统和模糊控制的主动悬架系统的仿真结果,结果表明PID控制和模糊控制的主动悬架系统都能明显改善车辆的行驶平顺性及乘坐舒适性,在控制效果上模糊控制优于PID控制。     

车辆电动静液压主动悬架系统的设计与试验研究

采用模糊PID控制策略,在对1/4车辆模型性能仿真的基础上,设计了以DSPIC30F6010为主控制器件的电动静液压EHA(Electro-Hydrostatic Actuator)主动悬架模糊PID控制系统,研制了EHA车辆主动悬架样机及试验台架.建立了EHA作动力与PWM占空比之间的非线性关系曲线.台架试验结果表明,所设计的模糊PID控制器能较好实现系统控制,控制方法有效,可以显著减小车辆振动及干扰,提高了车辆的平顺和稳定性.     

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.     

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。     

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.     

基于鲁棒神经网络的车辆主动悬架振动控制

由于路面不平整导致车辆行驶过程中产生很大的振动现象,因此采用鲁棒神经网络控制系统,实现车辆悬架振动的有效控制,并对控制结果进行仿真验证.建立了车辆7自由度振动悬架系统模型简图,构造了车辆振动动力学方程式.应用了PID控制器,通过增加指数函数对传统PID控制器中的组件进行求导,推导出鲁棒神经网络控制系统.采用数学软件Matlab/Simulink对神经网络控制系统进行仿真,同时与PID控制器进行对比和分析.仿真结果显示,车辆行驶过程中遇到路面随机产生的激励波后,主动悬架采用鲁棒神经网络控制跟踪误差较小,具有自适应调节功能.采用鲁棒神经网络控制车辆主动悬架,可以降低车辆垂直方向的振动幅度,提高车辆行驶的平稳性.     

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。     

一种用于1/2汽车半主动悬架的模糊PID控制器

设计了一种用于1/2车体四自由度的液压半主动悬架的参数自整定模糊PID控制器,利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改.应用MATLAB/Simulink控制系统仿真软件,以正弦信号路面、脉冲信号路面和C级路面三种典型路面作为输入信号对该半主动悬架模型进行计算机仿真,仿真结果表明具有模糊PID控制器的半主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性方面明显优于被动悬架和单纯的模糊控制悬架,具有较好的自适应能力.     

考虑路面时变的整车主动悬架的改进模糊PID集成控制策略

为提升某汽车的行驶平顺性及其适应路面时变的能力,提出一种座椅主动悬架和底盘主动悬架的改进模糊PID集成控制策略。相比于一般模糊PID控制方法,该控制策略能够根据轮胎所受路面激励和驾驶员座椅垂向速度的实时变化,在线调整控制器的量化因子、比例因子及PID参数值,以实现对控制力更精确的实时调控。建立八自由度整车平顺性模型,在MATLAB/Simulink软件中模拟汽车在A级、B级、C级和D级路面行驶的状况,结果表明:整车主动悬架改进模糊PID集成控制能够大幅提升汽车行驶平顺性和操纵稳定性,且效果明显优于模糊PID控制。     

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。     

汽车空气悬架联合型模糊PID控制

以汽车空气悬架系统为研究对象,建立了1/4空气悬架模型以及路面白噪声模型,将模糊控制理论和PID控制策略经过有机结合后运用于半主动空气悬架系统控制,并利用MATLAB/Simulink软件进行了仿真研究。通过仿真结果对比表明,与单纯的PID控制、模糊控制相比,在该联合型模糊PID控制策略下的半主动空气悬架能更好地降低车身垂直加速度和悬架动挠度,具有较好的鲁棒性,使车辆行驶平顺性也具有一定程度的提高。     

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。     

基于变论域模糊控制的车辆半主动悬架控制方法

针对车辆半主动悬架系统,提出了一种基于变论域模糊PID控制方法,目标是提高车辆在随机路面激励作用下的平顺性。通过将变论域方法与模糊PID控制器相结合来解决模糊PID存在的因模糊规则制定盲目性而产生的在线调节时间过长等问题。由仿真和实验研究对比可知,变论域模糊PID控制下的半主动悬架系统中的车身垂直振动速度和加速度比常规PID控制下的车身垂直振动速度和加速度分别减小了46.56%和29.21%,相比被动悬架系统的车身垂直振动速度和加速度分别减小了58.05%和49.74%。使用该车辆半主动悬架模糊控制方法可提高车辆的平顺性。     

汽车主动悬架免疫模糊控制策略研究

针对汽车四分之一主动悬架模型,提出免疫模糊控制策略。该策略兼有模糊控制的快速简单和免疫控制的全局搜索最优解的优点,并可同时考虑车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载等多种因素。结果表明,与独立的免疫控制和模糊控制比较,该免疫模糊控制策略的综合性能最优。     

优化PID与神经PID控制主动悬架的性能对比研究

为主动悬架选择一种更可行的控制方法,对PID与神经PID控制主动悬架进行了优化后的性能对比研究。基于1/4车二自由度主动悬架模型,利用遗传算法以悬架二次型性能指标为目标函数,分别对PID控制主动悬架的增益系数与神经PID控制主动悬架的初始权值和学习效率进行了优化。优化结果显示:优化后的PID控制主动悬架的综合性能较神经PID控制主动悬架略优。出现上述结果的原因在于:当神经PID控制主动悬架的学习效率等于零时则退化成PID控制主动悬架,学习效率不等于零则导致神经PID控制主动悬架的实时PID权值偏离了最优的PID权值。此外凸块路面输入下的仿真也显示优化PID的鲁棒性也略优于优化神经PID。因此,选择算法较复杂的神经PID对主动悬架进行控制是没有必要的。