车辆悬架自适应模糊半主动振动控制系统的研究

建立了4自由度车辆半主动悬架系统模型，并采用自适应模糊控制方法对系统进行控制。通过性能仿真计算和实车道路试验，验证了自适应模糊半主动悬架系统在减少振动、提高车辆受路面激励时的舒适性方面明显优于被动悬架。     

自适应模糊控制半主动悬架系统的研究

半主动悬架系统自适应模糊控制器的应用是为了提高汽车悬架的阻尼效果和操控性。建立 4自由度 1 /2车辆模型 ,在此模型基础上 ,设计了模糊控制器 ,论述了半主动悬架系统的模糊控制方法 ,说明此方法对悬架质心加速度、轮胎动载荷和悬架俯仰角等性能的提高有益。对悬架在各种输入激励下的仿真效果与被动悬架作了比较 ,结果令人满意。     

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.     

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.     

半主动悬架自适应模糊神经网络控制的研究

提出了一种半主动悬架系统自适应模糊神经网络控制方法。该方法采用径向基神经网络作为辨识器,模糊神经网络作为控制器,根据辨识器提供的雅可比信息和汽车自身运行状态在线调整控制器参数,以达到自适应减振控制。最后以我国常见的B级路面为激励信号用Matlab进行计算机仿真,并与被动悬架和目前已有的模糊控制方法进行对比,结果证明了该控制方法能够明显地改善舒适性,而且改善的幅度又要明显地优于现有的模糊控制方法。     

某越野汽车磁流变半主动悬架变论域模糊控制

为了解决半主动悬架传统变论域模糊控制器过度依赖经验规则的问题,提出了一种基于模糊神经网络的变论域T-S模糊控制策略。首先,根据磁流变减振器阻尼特性的实验结果,建立基于自适应模糊神经网络的减振器阻尼力模型及1/2车辆半主动悬架动力学模型;其次,建立悬架系统T-S模糊控制器,同时为了实时调节T-S模糊控制器变量的论域,采用模糊神经网络结构描述伸缩因子的变化。仿真结果表明,笔者提出的变论域模糊控制策略能够有效提高车辆行驶平顺性和操作稳定性。     

油气悬架自适应半主动控制仿真分析

为了降低工程车辆受到的冲击振动，针对简化的车辆模型，利用自适应滤波算法，设计了半主动油气悬架系统的自适应控制器。在仿真研究过程中以路面随机信号为激励源，以操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，与被动油气悬架系统相比，簧上质量加速度、车轮动载荷、悬架动挠度指标得到明显改善，表明白适应滤波技术在工程车辆油气悬架半主动控制中的应用是可行的。     

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。     

车辆半主动悬架神经网络控制研究

建立了车辆半主动悬架的1／4车辆模型，研究中主要以车身垂直加速度为主要控制目标。在仿真研究阶段，以白噪声、正弦渡和锯齿波为路面激励；与被动悬架进行对比分析了车身加速度、悬架动挠度、车轮动载荷三项指标，通过对振动响应量的均方根值分析，可以得出半主动悬架优于被动悬架，其中神经网络控制效果最好，表明神经网络自适应控制策略应用于丰主动悬架控制是可行的和有效的。     

半主动油气悬架PID闭环控制研究

以半主动油气悬架1/4车辆模型为研究对象,提出了基于模糊的半主动油气悬架PID闭环控制系统。以上车振动速度和加速度为模糊控制器的控制变量,悬架的最优控制力为模糊控制器的控制输出,以悬架上、下车的振动位移和速度为PID闭环反馈,通过理论计算得到系统中连续可调阻尼阀产生的实时阻尼力,从而实现对油气悬架的PID闭环控制。结果表明基于模糊的半主动油气悬架PID闭环控制系统在车辆行驶平顺性和稳定性方面与被动油气悬架和采用模糊控制的半主动油气悬架相比具有较好的综合控制性能。     

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。     

基于大系统理论半主动悬架系统

建立基于大系统理论的车辆半主动悬架整车数学模型,设计悬架系统各子系统的时滞半主动悬架模糊控制器,利用大系统递阶控制理论实现车辆悬架系统的集成控制,分析车辆动态性能,在仿真计算的基础上,进行实车道路试验。结果表明,大系统递阶控制系统可降低控制矩阵的阶数,通过协调控制、优化车辆的整体性能,而且子系统的划分,能提高控制系统的稳定性,为半主动悬架及其控制系统研究开辟了新的方法和途径。     

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。     

基于模糊控制的汽车半主动悬架的仿真研究

建立了1／4车体二自由度的液压半主动悬架模型及动力学模型。设计了用于该半主动悬架的模糊控制器，应用Matlab／Simulink控制系统仿真软件，以正弦信号作为路面输入信号对1／4汽车液压半主动悬架模型进行计算机仿真。仿真结果表明具有此模糊控制器的半主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性和操纵的稳定性方面明显优于被动悬架。     

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。     

半主动悬架模糊控制系统的仿真

建立汽车的1/4车二自由度动力学模型,利用模糊控制工具箱设计了用于汽车半主动悬架的模糊控制器,通过应用MATLAB/Simulink对比仿真,结果显示传统的被动悬架在行驶平顺性方面不如使用模糊控制器的半主动悬架,应用模糊控制的半主动悬架系统可以有效提高汽车的行驶平顺性.     

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。