基于遗传算法的汽车主动悬架控制器优化设计

针对LQR方法设计主动悬架控制器存在的不足,研究遗传算法与LQR方法结合优化汽车主动悬架控制器的设计。建立汽车半车模型的动力学方程,应用随机线性最优控制理论设计车辆主动悬架LQR控制器,并在Matlab/Simulink环境中实现该控制器的数值仿真,根据仿真结果运用遗传算法对控制器性能参数进行优化。对优化控制器的仿真结果进行时域和频域分析,结果表明:遗传算法与LQR方法相结合,能较快收敛到最优解;优化的主动悬架控制器可以较好地改善车辆舒适性。     

基于GA＿PSO算法的LQR控制器设计

采用LQR控制理论对主动悬架进行控制时,性能指标加权系数值常被经验化,以致此时相关性能指标难以达到最优。为此,建立1/4汽车主动悬架三自由度模型,设计一种基于GA_PSO算法(遗传粒子群混合算法)的LQR控制器,仿真结果表明,该控制器较纯LQR控制器改善汽车平顺性效果更佳,为主动悬架控制研究提供一种新思路。     

基于遗传算法优化的汽车半主动悬架PID控制仿真研究

PID控制器在汽车半主动悬架应用中存在参数确定的问题,针对这一问题设计了一种基于遗传算法优化整定PID参数的方法.该方法利用遗传算法的全局优化能力,以半主动悬架的性能指标为目标函数对PID参数进行优化设计.应用该方法进行汽车半主动悬架平顺性仿真.仿真结果表明,基于遗传算法优化的PID控制器的汽车半主动悬架相对于PID控制主动悬架以及被动悬架而言,改善了车身垂向加速度和悬架动行程.同时在充分利用PID控制器优势的基础上,改善了其参数确定过程中存在的问题.     

基于遗传算法优化的汽车主动悬架LQG控制器的设计

常规线性二次最优控制器在汽车主动悬架应用中,存在权值矩阵确定的问题。设计了一种基于遗传算法优化控制器权值矩阵的方法。利用遗传算法的全局优化算法,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了控制器的设计效率和控制性能。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于遗传算法优化的LQG控制器的汽车主动悬架相对于应用常规控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能。同时在充分利用常规线性二次最优控制器优势的基础上,解决了其权值矩阵确定存在的问题。     

电控空气悬架系统参数的多目标优化

针对传统悬架将结构参数与控制参数分开设计,易造成系统失去全局最优的不足,本文以电子控制空气悬架为例提出一种对其结构/控制参数多目标优化的方法。首先建立了带附加气室空气弹簧和电磁阀式减振器空气悬架数学模型,运用台架试验的方法验证了所建模型的精度。设计了LQR控制器对减振器阻尼力控制,选取带附加气室空气弹簧节流孔尺寸作为优化结构参数,控制器与振动加速度有关的权系数作为优化的控制参数,运用多种群遗传算法分别对系统结构/控制参数多目标优化,控制参数优化,结构参数优化。优化结果显示,相对于系统结构参数与控制参数分开优化,悬架系统结构/控制参数多目标优化后系统性能得到进一步提升。     

基于磁流变阻尼器的车辆半主动悬架GA-LQR的研究

传统的线性二次型最优控制(LQR)策略可提升车辆乘坐舒适性及操作稳定性,因此广泛应用在车辆半主动悬架中.对车辆半主动悬架用磁流变阻尼器(MRD)进行阻尼特性试验,并采用Bouc-Wen模型建立MRD的力学模型.为确定Bouc-Wen模型中的未知参数,利用遗传算法(GA)对其进行参数辨识.结合所辨识的Bouc-Wen模型,建立1/4车辆磁流变半主动悬架模型.针对LQR控制器存在的加权矩阵Q和R的取值易受主观因素影响的问题,设计了一种基于遗传算法的线性二次型最优控制(GA-LQR)控制器.以随机路面激励作为输入,分别对被动悬架、基于LQR的磁流变半主动悬架和基于GA-LQR的磁流变半主动悬架进行仿真分析,结果表明,基于GA-LQR的磁流变半主动悬架具有更好的乘坐舒适性及操作稳定性.     

基于遗传算法的履带车辆电磁悬挂LQR控制优化

提出采用遗传算法对电磁悬挂LQR控制算法进行优化的方法。针对被动悬挂不可控、半主动悬挂不能主动出力和主动悬挂耗能过大等问题,提出并设计了基于电磁作动器和磁流变阻尼器相复合的履带车辆电磁悬挂结构方案,并依据其简化模型设计了LQR控制器。提出采用主、被动悬挂性能评价指标的均方根比值之和作为适应度函数进行LQR权系数优化的方法。仿真结果很好的证明了采用集成优化的电磁悬挂LQR控制能够较大地提高履带车辆的行驶平稳性,并且该优化方法也同样适用于汽车悬架。     

基于自适应参数域遗传算法的机油泵性能曲面研究

通过对机油泵工作特性进行分析,建立机油泵工作特性曲面的数学模型。分别采用单种群基本遗传算法和自适应域多种群遗传算法求解了所建立的机油泵工作特性曲面模型的关键参数。通过计算和试验表明,自适应域多种群的遗传算法根据解的离散程度或集中程度动态调整参数域,使得求解空间收敛,搜索最优解的收敛速度较快,且所获得的解的质量更高,从而使机油泵工作特性曲面模型的预测精度更高。     

基于PID控制的主悬架设计及其优化

利用经典的PID控制器针对1/4悬架进行主动悬架的设计.考虑到悬架多个性能指标的协调,本文利用遗传算法进行多个目标的优化及参数整定.经过优化,悬架的各个性能指标都有非常明显的降低,舒适性、安全性以及操纵稳定性都得到了非常明显的改善.     

汽车悬架系统混沌运动的自适应反演滑模控制

从存在干扰作用的不确定性汽车悬架系统出发,结合反演设计理论,提出悬架系统混沌运动的自适应滑模控制方法。该方法利用自适应律对系统所受不确定性因素进行估计,采用Lyapunov函数理论证明该控制器的渐进稳定性。仿真结果表明：即使存在悬架系统参数时变、模型不确定以及不同等级路面激励干扰情况,该控制方法也能对悬架系统混沌运动进行有效控制,使无序的振动位移和速度向稳定状态转变,且其数值大幅降低,同时悬架系统的垂直振动加速度也明显减小,车辆行驶的平顺性和安全性提高。由于控制器不依赖汽车悬架系统模型中的非线性项,且控制器中的自适应干扰估计能有效抵消不确定性因素所带来的影响,具有良好的自适应性和鲁棒性,因此研究结果可望为设计汽车可控悬架系统、提高乘坐舒适性,提供有用的控制方法参考。     

改进粒子群算法在LQR半主动悬架的应用

针对车辆半主动悬架LQR控制中Q矩阵和R矩阵往往由经验取值的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQR控制方法。该算法采用随机惯性权重代替了传统粒子群算法的固定惯性权重,提高了求解精度和效率,得到了更加具有适应性的LQR控制矩阵系数。为验证此方法的有效性,基于天棚阻尼模型建立1/4车被动悬架模型和半主动悬架模型,利用线性二次最优控制建立LQR控制器,并利用优化算法得到新的控制矩阵。通过仿真对比被动悬架、LQR控制的LQR半主动悬架、改进粒子群算法优化后的优化LQR悬架的各项性能参数,发现优化LQR悬架在悬架动挠度没有受到影响的前提下,使车辆的垂向加速度和轮胎动载荷得到有效降低,提高了车辆的行驶平顺性和操纵安全性。     

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。     

汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究

为改善汽车行驶平顺性,建立了简化的1/4车二自由度汽车主动悬架模型,提出了主动悬架自适应模糊PID控制方法。该方法中PID控制器以车身垂直速度的误差为控制参量,将车身垂直速度误差及误差变化率作为模糊控制器的输入变量,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:自适应模糊PID在车身垂直速度、加速度及轮胎动载荷等控制方面明显优于被动悬架及传统PID控制,说明该法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

利用ADAMS和Simulink联合仿真的主动悬架模糊控制研究

利用ADAMS软件建立四分之一汽车主动悬架机械模型;基于模糊控制策略设计主动悬架控制器,在Simulink软件中建立控制模型,利用ADAMS和Simulink软件进行联合仿真。将主动悬架系统仿真结果与被动悬架系统仿真结果进行对比,结果表明模糊控制的主动悬架有效地降低了车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎形变量,提高了车辆的平顺性和操纵稳定性。     

基于Adams/Car和Matlab/Simulink的汽车半主动悬架模糊控制研究

基于Adams/Car软件创建汽车半主动悬架系统多体模型,利用改进遗传算法优化模糊规则的策略,实现汽车半主动悬架系统模糊控制器的设计,为了证明模糊控制器的控制效果和遗传算法的优化性能,在Matlab/Simulink环境中对汽车半主动悬架系统多体模型实现联合仿真分析。与被动悬架系统的分析对比说明,基于Adams/Car和Matlab/Simulink软件创建的汽车半主动悬架系统模糊控制器在很大程度上降低了人身加速度、改善车辆的乘坐舒适性和驾驶平顺性,同时也证明了采取联合仿真方法的有效性和准确性。     

基于ADAMS软件和改进遗传算法的柔性多体模型汽车悬架参数优化设计

针对汽车悬架优化模型简单、遗传算法概率参数主观选取问题、早熟问题，建立了汽车悬架柔性多体模型，并且对遗传算法进行了改进。通过建立遗传算法和ADAMS软件接口，首次实现了柔性多体模型汽车悬架参数的遗传算法优化。通过对33自由度的多刚体模型汽车悬架和42自由度的柔性多体模型汽车悬架进行优化分析，表明应用柔性多体汽车悬架模型的结果要优于多刚体汽车悬架模型的结果。     

基于H2/H∞控制的汽车主动悬架最优鲁棒容错控制

为提高汽车主动悬架控制可靠性和控制效果,针对悬架参数摄动和作动器故障,提出一种基于H2/H∞的最优鲁棒容错控制方法。考虑作动器常见故障、悬架刚度与阻尼系数摄动,建立故障悬架模型。基于H2/H∞状态反馈控制,利用有界实引定理推导出悬架最优鲁棒容错控制器设计条件。运用LMI工具箱离线设计控制器,并在MATLAB/Simulink环境下进行大量仿真计算。结果表明,设计的最优鲁棒容错控制器能改善汽车主动悬架乘坐舒适性,亦能改善故障悬架乘坐舒适性,且在控制效果上均优于完好无故障状态下设计的控制器。     

多变量主动悬架系统的一种自适应神经元控制策略

研究了车辆主动悬架这个多变量不确定系统的自适应控制问题。提出了一种新型的单神经元多变量控制器。给出一种综合误差的概念,将综合误差与传统的单神经元控制器相结合,得到一种基于综合误差理论的单神经元控制器,它可以同时直接调控被控对象的多输出变量。将该控制方法应用于1/4主动悬架系统,采用二次型性能指标对控制器参数进行了优化设计。研究了在不同的悬架参数及随机路面输入情况下控制器的自适应性能,并与被动悬架及传统神经元控制的主动悬架进行了性能对比。仿真结果表明,所提出的控制器可使车辆获得更为优良的综合减振性能,可显著改善平顺性,是一种简单有效且鲁棒性较好的自适应控制器。该控制方法为主动悬架及类似的多变量不确定系统的控制提供了一种可能的简捷有效的新途径。     

广义执行器馈能主动悬架研究

为实现车辆悬架的主动控制以及悬架振动能量的回收,提出一种基于广义执行器的馈能主动悬架。研究电磁式、液电式、气压式三种常见馈能主动悬架的特点,忽略馈能主动悬架模型的物理意义,从数学角度对广义执行器的广义功/能以及广义力进行分析,建立统一的简洁的数学模型。结合LQR和遗传算法(GA)设计控制器,实现振动能量回收,改善车辆平顺性。仿真结果表明,基于广义执行器模型的馈能主动悬架,能够改善车辆的平顺性,并且能获得15%以上的馈能效率。     

汽车磁流变半主动悬架反步自适应控制研究

针对1/2车4自由度汽车震动模型和磁流变阻尼器力学简化模型,提出了汽车半主动悬架系统的自适应Backstepping控制器设计方法。该方法所设计的控制器能自动调节控制器参数,以适应汽车悬架系统中某些参数在一定范围内的变化。仿真结果表明,与被动悬架相比,所设计的控制器不仅增加了悬架系统的快速稳定性,而且汽车的平顺性也得到了明显改善。