考虑作动器故障分级的汽车SASS与LKAS集成容错控制策略

考虑悬架子系统在汽车底盘中的重要作用,基于遗传算法设计了半主动悬架系统与车道保持辅助系统的集成优化控制算法。针对半主动悬架系统作动器发生不同程度的故障对集成控制系统性能的影响,进一步提出了集成容错控制策略。当悬架作动器发生增益故障时,采用基于故障补偿的容错控制算法,而当悬架作动器完全失效时,通过切换优化控制目标函数,提升汽车的总体性能。仿真结果表明:与未集成控制相比,设计的集成优化控制算法可明显改善汽车的乘坐舒适性及稳定性;悬架作动器发生不同程度的分级故障时,提出的集成容错控制策略可显著降低故障对汽车使用性能的影响,提升了汽车的可靠性及行车安全性。     

自适应模糊控制在磁流变半主动悬架中的应用

设计了一种应用于磁流变半主动悬架的自适应模糊控制器,该控制器利用神经网络训练模糊控制规则与隶属度函数,实现了神经网络与模糊控制的优势互补。为了综合反映汽车的侧倾和俯仰性能,建立了七自由度的半主动悬架非线性动力学模型和四轮随机路面模型,采用改进型BoucWen模型模拟磁流变阻尼器。同时为了验证控制器的稳定性,加入制动模块与转向模块,可以更加真实的反映汽车的行驶路况。仿真结果表明:神经模糊控制方法能够减小悬架的动位移、车身的垂直加速度、侧倾角加速度、俯仰角加速度,提高汽车的舒适性和安全性,改善幅度高于利用隔代遗传算法优化的分数阶PID控制器控制的半主动悬架。     

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。     

基于鱼群算法的永磁体-电磁阀式磁流变阻尼器半主动悬架系统

为了提高汽车悬架系统工作性能,对磁流变阻尼器半主动悬架控制系统进行了研究。首先,基于磁流变阻尼器工作原理,将永磁体与电磁阀引入其中,设计新型磁流变阻尼器并建立了仿真模型,示功特性试验结果表明,所设计的新型阻尼器可以满足汽车悬架的使用要求,同时,速度特性试验表明所建立的阻尼器模型具有较高的可信度;其次,基于牛顿定律建立了7自由度整车悬架模型;为了提高悬架控制效果,在对常规鱼群算法进行改进的基础上,设计了适合汽车悬架系统最优控制器的鱼群算法,实现了两者的集成控制;最后,进行了仿真试验。试验结果表明,与被动悬架相比,基于鱼群最优控制算法控制的汽车车身质心垂直加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度分别减小了38.95%、35.12%、35.98%,有效地提高了汽车的动力学性能。     

车辆磁流变半主动空气悬架模糊滑模控制研究

为进一步提高车辆行驶过程中的平顺性,提出了一种半主动空气悬架模糊滑模控制策略.对空气悬架系统所用的磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)进行力学性能试验,利用遗传算法对磁流变阻尼器的改进双曲正切模型进行参数辨识.对空气弹簧建立刚度模型,基于改进双曲正切模型,建立1/4车辆磁流变半主动空气悬架系统模型.针对空气悬架系统的不确定性,建立基于模糊控制的滑模变结构控制策略;通过调整滑模控制的边界层,有效地抑制抖振对控制精度的影响,从而确保了系统的稳定性.以随机路面激励作为输入,分别对被动空气悬架、基于模糊PID控制和基于模糊滑模控制的半主动空气悬架进行仿真分析,结果表明基于模糊滑模控制的半主动空气悬架具有更好的减振性能和乘坐舒适性.     

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.     

车辆磁流变半主动空气悬架模糊滑模控制研究

为进一步提高车辆行驶过程中的平顺性,提出了一种半主动空气悬架模糊滑模控制策略.对空气悬架系统所用的磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)进行力学性能试验,利用遗传算法对磁流变阻尼器的改进双曲正切模型进行参数辨识.对空气弹簧建立刚度模型,基于改进双曲正切模型,建立1/4车辆磁流变半主动空气悬架系统模型.针对空气悬架系统的不确定性,建立基于模糊控制的滑模变结构控制策略;通过调整滑模控制的边界层,有效地抑制抖振对控制精度的影响,从而确保了系统的稳定性.以随机路面激励作为输入,分别对被动空气悬架、基于模糊PID控制和基于模糊滑模控制的半主动空气悬架进行仿真分析,结果表明基于模糊滑模控制的半主动空气悬架具有更好的减振性能和乘坐舒适性.     

车辆磁流变半主动空气悬架模糊滑模控制研究

为进一步提高车辆行驶过程中的平顺性,提出了一种半主动空气悬架模糊滑模控制策略.对空气悬架系统所用的磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)进行力学性能试验,利用遗传算法对磁流变阻尼器的改进双曲正切模型进行参数辨识.对空气弹簧建立刚度模型,基于改进双曲正切模型,建立1/4车辆磁流变半主动空气悬架系统模型.针对空气悬架系统的不确定性,建立基于模糊控制的滑模变结构控制策略;通过调整滑模控制的边界层,有效地抑制抖振对控制精度的影响,从而确保了系统的稳定性.以随机路面激励作为输入,分别对被动空气悬架、基于模糊PID控制和基于模糊滑模控制的半主动空气悬架进行仿真分析,结果表明基于模糊滑模控制的半主动空气悬架具有更好的减振性能和乘坐舒适性.     

车辆磁流变半主动空气悬架模糊滑模控制研究

为进一步提高车辆行驶过程中的平顺性,提出了一种半主动空气悬架模糊滑模控制策略.对空气悬架系统所用的磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)进行力学性能试验,利用遗传算法对磁流变阻尼器的改进双曲正切模型进行参数辨识.对空气弹簧建立刚度模型,基于改进双曲正切模型,建立1/4车辆磁流变半主动空气悬架系统模型.针对空气悬架系统的不确定性,建立基于模糊控制的滑模变结构控制策略;通过调整滑模控制的边界层,有效地抑制抖振对控制精度的影响,从而确保了系统的稳定性.以随机路面激励作为输入,分别对被动空气悬架、基于模糊PID控制和基于模糊滑模控制的半主动空气悬架进行仿真分析,结果表明基于模糊滑模控制的半主动空气悬架具有更好的减振性能和乘坐舒适性.     

基于九点控制算法的汽车悬架半主动控制研究

基于逻辑控制思想,选用一种新型智能控制器-九点控制器对带有磁流变阻尼器的汽车悬架实现半主动控制,利用SIMULINK对该系统进行计算机仿真,仿真结果表明:九点控制器半主动控制能有效衰减车体振动,且具有较强的稳定性和鲁棒性,为实现汽车悬架半主动控制提供了基础.     

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PID算法的汽车半主动悬架振动控制

选择了某微型汽车悬架的磁流变减震器为研究对象,运用汽车动力学理论建立了1/4汽车半主动悬架控制系统动力学模型,基于模糊PID控制算法设计了模糊PID控制器.车辆在不同路面输入谱和不同行驶速度下,以悬架的簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷3个基本参数来表征磁流变半主动悬架系统的振动特性,运用Matlab/Simulink软件对该悬架系统进行仿真研究,仿真结果表明,当汽车在不同等级的路面上行驶时,随着车速的提高,采用模糊PID控制半主动悬架汽车的簧载质量加速度和悬架动挠度的幅值相对于被动悬架均明显减小,表现出了良好的控制效果.轮胎动载荷与被动悬架的幅度大体相当,偶尔还比被动悬架幅值高,但综合来看,模糊PID控制器能更好地减小汽车振动,进一步提高汽车的乘坐舒适性.结果同时也说明了模糊PID控制具有很好的鲁棒性.采用磁流变减振器的半主动悬架系统有效地改善了汽车乘坐舒适性和操纵稳定性.     

铁道客车横向振动半主动控制技术

在论述高速铁道车辆被动悬挂、主动悬挂和半主动悬挂机理的基础上，基于系统观点和铁道车辆的特点，阐述了天棚阻尼控制、最优控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等控制方法在半主动悬挂系统中的应用前景，探讨了半主动悬挂开发的整体思路与研究方向，并提出了以天棚阻尼控制理论、模糊控制理论、自适应控制理论和预见控制理论为主线的复合控制策略。     

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。     

基于ADAMS模型的履带车辆半主动悬挂自适应控制

建立了某履带车辆ADAMS整车模型。搭建了控制算法MATLAB与实体模型ADAMS之间的联合仿真接口。提出了采用模糊控制器调整PID调节器参数实现基于ADAMS建模的整车半主动悬挂控制策略。用动行程及其变化率作为模糊控制器的输入,通过模糊控制器的输出动态调整PID调节器的参数,形成了车辆半主动悬挂自适应控制系统。仿真研究表明,该自适应控制系统能够有效协调加速度和动行程在不同频段的矛盾,明显改善履带车辆行驶的平顺性。     

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.     

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。     

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。     

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。