基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制研究

在建立了五自由度车辆半主动悬架系统模型的基础上，将神经网络与模糊控制结合起来，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制半主动悬架系统，其控制器由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，采用快速的变斜率梯度下降算法学习，具有自适应学习功能。仿真计算表明，与被动悬架相比，神经网络自适应模糊控制性能明显优于一般的Fuzzy控制，半主动悬架系统在减小振动，提高车辆平顺性方面优于被动悬架，且车轮动载荷和悬架动挠度也得到明显改善。台架试验同样表明了半主动悬架的优良减振性能。     

电液比例控制半主动悬架研究

针对车辆平顺性与安全性问题,该文提出了一种基于力输出的新型电液比例控制半主动悬架系统。并建立了1/4半主动悬架模型,应用变论域模糊控制策略进行了AMESim和Simulink的联合仿真,结果表明经过变论域模糊控制策略后的1/4半主动悬架较被动悬架簧载质量加速度降低了34.3%;悬架动挠度降低了7.3%;非簧载质量加速度降低了10.6%。     

馈能磁流变半主动悬架模糊滑模控制

为优化悬架减振性能和馈能性能,提出了一种馈能磁流变减振器结构,并设计了相应的半主动悬架模糊滑模控制策略。建立了磁流变减振器力学模型和馈能模型,以及相应的二自由度半主动悬架系统数学模型。针对半主动悬架系统的不确定性,基于混合天地棚阻尼控制系统,设计了滑模变结构控制器。使用饱和函数缓解系统抖振,并运用模糊控制优化滑模控制器。用谐波叠加法生成路面激励输入,分别对被动悬架、基于混合天地棚阻尼控制的半主动悬架以及基于模糊滑模控制的半主动悬架进行对比仿真。结果表明:基于模糊滑模控制的半主动悬架减振性能更好,能耗更小,且有良好的馈能性能,验证了馈能磁流变减振器结构的可行性和模糊滑模控制策略的有效性。     

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。     

整车半主动悬架模糊控制研究

为了提高半主动悬架的控制效果,设计了节流口可调式阻尼减振器,根据汽车系统动力学原理建立了半主动悬架整车模型,采用Mamdani模糊控制策略,设计了基于可调阻尼减振器的汽车半主动悬架双模糊控制器,并以某微型轿车为例在Matlab/Simulink环境下进行了阶跃激励仿真试验和随机路面激励仿真试验.仿真结果表明,采用所提出的模糊控制策略改善了汽车的行驶平顺性和乘坐舒适性,同时还降低了悬架被击穿的可能,提高了轮胎的接地性.     

基于T-S模型和PID控制的车辆半主动悬架仿真比较研究

路面的不平度是行驶的车辆所受主要激励源之一,因此,把积分白噪声随机路面输入模型的建立作为基础,建立了四分之一车辆2自由度半主动悬架的运动微分方程。在此基础上,设计了车辆半主动悬架系统PID控制器;针对车辆半主动悬架运动存在非线性的特点,运用T-S模糊控制理论,构建了车辆二自由度半主动悬架系统的T-S模型。运用MATLAB/Simulink仿真软件,实现了PID控制和T-S模糊控制仿真模型并输出其仿真比较图形,进行了两种控制算法的车辆平顺性性能评价指标的均方根值的比较分析,结果表明所设计的T-S模糊控制器在提高车辆的平顺性方面,与PID控制相比,控制效果有了明显的改善。     

采用磁流变阻尼器的三自由度半主动座椅悬架系统变论域模糊控制

对座椅悬架系统用磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,利用最小二乘法对双曲正切模型进行参数辨识。结合座椅悬架系统的动力学特性,建立三自由度半主动座椅悬架系统模型。针对采用传统模糊控制精度不高的问题,提出一种基于模糊推理的变论域模糊控制策略。以脉冲路面激励和随机路面激励为输入,分别对被动悬架、传统模糊控制半主动悬架系统及变论域模糊控制半主动悬架系统进行动力学仿真分析。仿真结果表明:采用最小二乘法辨识出的参数模型可满足后续计算。所设计的变论域模糊控制策略减振效果明显优于传统模糊控制,能有效隔离路面冲击干扰,使得座椅悬架系统的综合性能得到明显改善。     

基于磁流变减振器的汽车半主动悬架非线性控制方法

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性,建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制,经过适当的非线性状态和反馈变换,实现半主动悬架非线性系统的精确线性化,并对系统实施非线性状态反馈控制;根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数,设计模糊控制器,对悬架系统进行了控制仿真研究;利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别,设计控制网络层,从而达到提高悬架工作性能,改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明:经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小、振动强度低,比微分几何控制能获得更优异的性能。     

越野车半主动悬架的变论域模糊PID控制

为了改善半主动悬架的控制效果,利用变论域理论对模糊PID控制器的输入论域和输出论域进行调节。根据阻尼可调两级压力式油气悬架的力学特性,建立半车半主动悬架动力学模型,在MATLAB/Simulink中构建半车半主动悬架控制模型,以冲击路面和随机路面作为输入激励进行仿真。结果表明,不同路面激励下,变论域模糊PID控制悬架和模糊PID控制悬架的减振效果均明显好于被动悬架,在冲击路面激励下的减振效果较好。冲击路面激励下,相较于模糊PID控制悬架,变论域模糊PID控制悬架的前、后车身垂直加速度和车身俯仰角加速度均方根分别减小30.89%,34.36%,37.00%,车身动挠度均方根比较接近,进一步提高了越野车的行驶平顺性。     

汽车座椅悬架振动的模糊控制研究

建立了车辆座椅悬架系统和路面输入模型,应用模糊控制理论,对车辆座椅半主动悬架模糊控制器进行设计,并在Matlab/Simulink环境下对此模糊控制器进行了仿真,将它与被动悬架以及用模糊控制器控制的半主动悬架做了比较及性能分析.仿真结果证明,相对于其他两种悬架来说,具有模糊控制器作用的半主动悬架在改善座椅悬架振动加速度、速度和乘坐舒适性方面有明显效果.     

汽车磁流变半主动悬架控制方法研究

根据变论域方法对经典模糊控制算法进行了改进，提出了悬架阻尼力变论域模糊控制算法。根据悬架阻尼控制力与磁流变阻尼器输出阻尼力的力误差，设计了磁流变阻尼器驱动电流控制方法。由汽车结构振动模糊控制子系统和磁流变阻尼器驱动电流控制子系统构建了磁流变半主动悬架控制器，用模糊集语言赋值系数反映了悬架伸张行程和压缩行程不对称阻尼控制力的关系。利用二自由度车辆振动系统简化模型和磁流变阻尼器简化力学模型及其参数，确定了控制器结构及其参数。研究结果袁明，该方法具有较好的控制精度和适应能力。     

Intelligent semi-active vibration control of eleven degrees of freedom suspension system using magnetorheological dampers

A novel intelligent semi-active control system for an eleven degrees of freedom passenger car’s suspension system using magnetorheological (MR) damper with neuro-fuzzy (NF) control strategy to enhance desired suspension performance is proposed. In comparison with earlier studies, an improvement in problem modeling is made. The proposed method consists of two parts: a fuzzy control strategy to establish an efficient controller to improve ride comfort and road handling (RCH) and an inverse mapping model to estimate the force needed for a semi-active damper. The fuzzy logic rules are extracted based on Sugeno inference engine. The inverse mapping model is based on an artificial neural network and incorporated into the fuzzy controller to enhance RCH. To verify the performance of the NF controller (NFC), comparisons with existing semi-active techniques are made. The typical control strategy are linear quadratic regulator (LQR) and linear quadratic Gaussian (LQG) controllers with clipped optimal control algorithm, while inherent time-delay and non-linear properties of MR damper lie in these strategies. Simulation results demonstrated that the NFC has better control performance and less control effort than the optimal in improving the service life of the suspension system and the ride comfort of a car.     

Semi-active Sliding Mode Control of Vehicle Suspension with Magneto-rheological Damper

The vehicle semi-active suspension with magneto-rheological damper(MRD) has been a hot topic since this decade, in which the robust control synthesis considering load variation is a challenging task. In this paper, a new semi-active controller based upon the inverse model and sliding mode control(SMC) strategies is proposed for the quarter-vehicle suspension with the magneto-rheological(MR) damper, wherein an ideal skyhook suspension is employed as the control reference model and the vehicle sprung mass is considered as an uncertain parameter. According to the asymptotical stability of SMC, the dynamic errors between the plant and reference systems are used to derive the control damping force acquired by the MR quarter-vehicle suspension system. The proposed modified Bouc-wen hysteretic force-velocity(F-v) model and its inverse model of MR damper, as well as the proposed continuous modulation(CM) filtering algorithm without phase shift are employed to convert the control damping force into the direct drive current of the MR damper. Moreover, the proposed semi-active sliding mode controller(SSMC)-based MR quarter-vehicle suspension is systematically evaluated through comparing the time and frequency domain responses of the sprung and unsprung mass displacement accelerations, suspension travel and the tire dynamic force with those of the passive quarter-vehicle suspension, under three kinds of varied amplitude harmonic, rounded pulse and real-road measured random excitations. The evaluation results illustrate that the proposed SSMC can greatly suppress the vehicle suspension vibration due to uncertainty of the load, and thus improve the ride comfort and handling safety. The study establishes a solid theoretical foundation as the universal control scheme for the adaptive semi-active control of the MR full-vehicle suspension decoupled into four MR quarter-vehicle sub-suspension systems.     

时滞半主动悬架大系统递阶控制研究

建立了含时滞半主动悬架整车数学模型,解决了传统半主动悬架整车模型无法考虑时滞的难题;设计了模糊神经网络自适应子控制策略及大系统递阶协调控制策略,开发了以ARM单片机为核心元件的半主动悬架控制器。在仿真的基础上进行了实车道路试验,结果表明,模糊神经网络自适应子系统控制器改善了车辆的局部性能,递阶控制协调了车辆的整体性能,调整了车辆行驶姿态,二者联合控制,提高了半主动悬架控制的有效性、实时性,协调了车辆安全性与平顺性之间的矛盾。研究结果为整车半主动悬架系统时滞及其控制研究提供了新的方法。     

基于自适应模糊的汽车半主动悬架容错控制

半主动悬架可以自适应调节阻尼器的阻尼力,具有良好的可控性。针对半主动悬架的增益故障,提出了基于自适应模糊控制的汽车半主动悬架容错控制。在分析汽车半主动悬架阻尼器输入输出特性的基础上,建立了阻尼器发生增益故障时的故障悬架模型,设计了未知输入观测器对阻尼器增益故障进行故障诊断。基于自适应模糊控制对汽车半主动悬架系统阻尼器增益故障设计容错控制器,在C级随机路面下进行容错控制的Matlab/Simulink软件仿真,结果表明自适应模糊容错控制的控制效果要优于无容错控制。