机电作动器悬架硬件在环仿真测试平台研究

为了提高汽车的平顺性,提出一种机电作动器悬架,设计了机电作动器悬架硬件在环仿真测试平台。建立基于机电作动器的主动悬架数学模型与仿真模型,以嵌入式系统单片机为主处理器设计机电作动器悬架的控制器;在此基础上,以dSPACE为模型运行载体搭建机电作动器悬架硬件在环仿真测试平台;利用该测试平台进行了仿真试验。结果表明所研究的硬件在环仿真测试平台具备较好的硬件在环仿真功能,能够对机电作动器悬架性能、主动悬架控制算法进行验证与评价。     

基于主动悬架的模糊神经网络控制的研究

传统的被动悬架由于阻尼参数不可任意选择和调节,减振性能不好,不能满足乘客的乘坐舒适性;而主动悬架可通过改变减振器的阻尼特性而适应不同的道路和行驶状况,改善乘坐舒适性和操纵稳定性;以汽车主动悬架为研究对象,建立了汽车二自由度1/4车体模型,提出了一种汽车主动悬架模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器;以B级路面作为随机路面输入,并利用Matlab进行仿真;通过动态仿真对被动悬架和主动悬架的特性进行了对比,仿真结果表明,该模糊神经网络控制器对车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷都有很好的抑制。     

汽车天棚控制半主动悬架模型仿真与性能分析

该文对比研究了天棚控制半主动悬架的动力学性能。在建立线性被动悬架、传统非线性弹簧悬架和天棚控制半主动悬架动力学模型的基础上。利用MATLAB软件的SIMULINK工具箱对其进行仿真,获得车身加速度时域频域响应特性、轮胎动载荷及悬架动挠度的时域特性,并对仿真结果进行了对比分析。天棚控制半主动悬架的阻尼系数通过估算确定。结果表明。半主动悬架有效地改善了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性,但其在衰减高频振动上仍存在不足。     

汽车半主动悬架的ADAMS和MATLAB联合仿真

建立了基于模糊控制的汽车主动悬架模型，用ADAMS和MATLAB进行了联合仿真。结果表明主动悬架减小了车辆振动，提高了车辆的平顺性。联合仿真的方法避免了繁琐的动力学方程、控制系统传递函数推导，为复杂机械系统的控制仿真提供了新思路。     

自供能智能减震器自耦合控制研究

将振动能量回收和振动控制结合的自供能智能减震器可以不依赖外部能源实现更好的振动控制效果,从而有效提升车辆的舒适性和燃油经济性.本文在分析自供能智能减震器非线性特性的基础上,建立了引入Karnopp控制规则的自反馈控制悬架模型,设计了简单实用的系统化考虑振动能量回收和振动控制的自耦合控制策略,将主动控制策略应用到自供能智能减震器.利用Matlab/Simulink对所建悬架模型应用自耦合控制策略进行模拟仿真,并与自反馈控制和被动悬架控制的仿真结果作比较,结果表明:车轮动位移、悬架动行程进一步减小,车身加速度的峰值减少几乎一半,有效地提高了车辆悬架性能.     

萤火虫PID算法在电机作动器悬架上的应用

为提高汽车悬架系统的性能,提出了一种萤火虫PID算法。首先在分析萤火虫PID算法原理的基础上,设计了适合于电机作动器悬架的萤火虫PID算法,给出了算法实现的步骤与流程;然后,对传统电机作动器进行改进设计并建立四自由度电机作动器悬架数学模型与仿真模型,以dSPACE为该仿真模型运行载体,设计主动悬架半实物仿真算法测试系统;最后,利用该测试系统,采用不同车型与路面输入对萤火虫PID算法进行了仿真测试实验,结果表明所设计的萤火虫PID算法可以有效降低车身加速度、悬架动行程、轮胎动位移等。     

车辆主动悬架的BP神经网络自适应PID控制

提出了一种主动悬架的基于BP神经网络的自适应PID控制方法,并借助于1/4主动悬架物理模型,探讨了该控制技术在车身主动减振方面的控制问题.以白噪声模拟路面输入,对车辆主动悬架系统进行计算机仿真研究.将BP神经网络PID主动悬架、PID主动悬架和被动恳架的车身加速度、悬架动挠度及车轮动位移三项指标的均方根值进行了对比分析.仿真结果表明,具有BP神经网络PID控制器的主动悬架控制效果明显优于PID主动悬架和被动悬架,可大大减少路面对车身的振动冲击,能显著地提高车辆行驶平顺性和乘坐舒适性,且鲁棒性好.     

基于粒子群算法的汽车悬架PID控制仿真

研究汽车悬架稳定性控制优化问题,由于PID控制器在汽车主动悬架中参数的选择决定汽车行驶的稳定性能.针对传统参数整定的方法存在盲目性,设计了一种用粒子群算法优化整定PID参数的方法.利用粒子群算法的并行全局搜索策略,以主动悬架性能指标为目标函数对PID参数进行优化设计.应用改进方法对汽车悬架主动控制系统进行仿真.仿真结果表明,用粒子群算法优化的PID控制器的汽车主动悬架相对于PID控制主动悬架及被动悬架而言,改善了车身垂向加速度和悬架动行程.同时解决了PID控制器参数整定的问题.     

对汽车主动悬架LQG算法的优化仿真研究

主动悬架在汽车的行驶平顺性、乘坐舒适性以及操纵稳定性等方面都具有明显的改善效果,而主动悬架控制算法的确定又是主动悬架设计的关键.传统的随机线性最优(Linear Quadratic Gaussian,LQG)控制算法因其权重系数主要是基于经验值反复的修改代入进行仿真计算,过程繁琐,准确度低.基于以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度和轮胎动位移作为评价指标的LQG控制算法,与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合,设计出一种主动悬架的控制算法,建立了4自由度1/2车模型在Matlab/simulink中仿真,通过仿真和数据分析,得出基于GA优化的LQG控制算法能够使主动悬架系统获得更好的平顺性和乘坐舒适性.     

基于电磁作动器的车辆座椅悬架最优控制研究

为了改善农用车、工程车等车辆座椅的减振性能,以电磁作动器为执行器,建立人体座椅—车辆两自由度的主动座椅悬架系统模型。通过对该系统的动力学模型进行线性化处理,并应用二次型最优控制理论,选取合适的加权系数,实现系统的最优控制。在Matlab/Simulink中以白噪声路面激励为系统输入,对主动控制和被动控制的座椅悬架系统仿真分析。结果表明：在不同的激励条件下,基于电磁作动器的主动座椅悬架系统减振效果显著,大幅降低了驾驶员所承受垂直振动加速度,提高了车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性。     

基于模糊控制的汽车主动悬架系统仿真研究

汽车悬架直接影响汽车在行驶过程中抑制不平路面对车身的冲击力及车身倾斜度,传统被动悬架遇冲击自动调节能力较差,抗振能力不强,针对上述问题,通过对悬架受力特点分析,建立了1/4车体二自由度主动悬架数学模型,结合自动控制理论,设计车辆的主动悬架模糊控制器,利用MATLAB/Simulink模糊工具箱对其进行仿真,在相同输入的情况下,对主动悬架与被动悬架模型部分性能参数分析比较,仿真结果表明采用此模糊控制器的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。实验证明,研究结果对汽车主动悬架系统的设计具有一定参考价值。     

基于EHA的车辆主动悬架建模与仿真研究

采用一种新颖的可控减振技术,提出基于EHA的主动悬架系统.文章在建立1/4车辆悬架动力学模型和EHA综合模型的基础上,以天棚阻尼模型作为参考模型,利用模糊控制方法对簧载质量的垂直加速度进行控制并与被动悬架进行了比较.仿真结果表明:在随机和脉冲两种信号的激励下,相对于被动悬架,主动悬架簧载质量的垂直加速度均方根值分别下降了27%、16%,结果证明了所建模型的正确性以及模糊控制方法对改善汽车性能的可行性和有效性.     

应用轴距预描的主动悬架最优控制器设计

设计主动悬架的关键任务之一是寻找一个好的控制律，随机线性最优控制理论能为车辆提供良好的性能，得到了广泛的应用。轴距预描控制利用前轮处的路面信息作为预描变量对后轮进行控制，能充分发挥主动悬架的潜力。该文以悬架理论为基础，应用最优控制理论进行了结合轴距预瞄信息的主动悬架最优控制器的设计，并用一个卡尔曼滤波器估计系统状态。最后在MATLAB环境中建模和仿真，将有、无预描主动悬架系统的车身加速度、悬架动行程及车轮动位移3项指标进行了对比。仿真结果表明，采用轴距预描控制在低速情况下能较大改善后悬架系统的性能．验证了轴距预描控制的可行性。     

Study on vehicle active suspension system control method based on homogeneous domination approach

In an active suspension system, there is an actuator mounted between the sprung mass and the unsprung mass to change the stiffness and damp of the suspension for ride comfort and handling stability. Because the active suspension control system is an under‐actuated system, the control problem of the active suspension is challenging but interesting. In order to solve this issue, a novel vehicle active suspension control method based on homogeneous domination approach is proposed in this paper. Firstly, a groundhook control model is constructed according to the general active suspension dynamic model. In order to deal with the additional terms of the control system which are harmful for convergence, a homogeneous domination approach is used to construct an active suspension homogeneous controller (ASHC). A useful technical theorem is proposed in the stability analysis to show that the proposed ASHC can guarantee the states of the active suspension system being stabilized. Compared with the SMC method and without any controller (passive suspension), the simulation results indicate that the proposed ASHC is effective.     

Active control for the suspension of large-sized buses using fuzzy logic

An active suspension of large-sized buses by using fuzzy logic is considered. The active control for the suspension is determined by minimizing the mean squares of vertical and rotary accelerations of vehicle body subject to the constraints of suspension and tyre deflections. The vehicle model is assumed to be a linear system with six degrees of freedom excited by road profiles. The tuning of fuzzy control rules and associated parameters that characterize the active control is carried out where two kinds of road profiles are considered. In the simulation results, the proposed active suspension shows improved performance over passive suspension     

基于动态神经网络自适应控制的主动悬架系统

主动悬挂系统中的液压执行器伺服系统是典型的仿射非线性系统，其参数也是时变的，要建立其准确的数学模型是很困难的。在该文中将主动悬架系统看作是一未知系统，利用动态神经网络对未知系统进行辨识，根据建模误差和参数的不确定性来调整网络的参数和结构并用动态神经网络的优化能力得出系统的控制率。在仿真试验中用动态神经网络所得到的控制算法对模型的输出进行跟踪控制，从仿真结果图可以看出这种控制器能获得较好的控制效果。     

基于自适应遗传算法的半主动悬架模糊控制研究

模糊规则的正确选择是半主动悬架模糊控制器设计的关键和难点,本文提出一种自适应地选择交叉概率和变异概率的遗传算法,以车身垂直加速度均方根值为优化目标,对汽车半主动悬架模糊控制规则进行优化,以达到提高半主动悬架模糊控制器的控制效果,改善汽车行驶平顺性的目的。为了证明该优化方法的可行性,将该自适应遗传算法优化的模糊控制器对汽车半主动悬架进行控制,并建立Matlab文本与Simulink相结合的仿真模型。仿真结果表明：优化后的半主动悬架车身垂直加速度均方根值减小,汽车行驶的平顺性得到了提高。