车辆主动悬架模糊自适应控制与试验研究

建立了整车主动悬架系统动力学模型,为适应车辆运行道路多变的需求,在后轮处以路面激励变化和车身姿态作为自适应模糊控制系统的输入,设计了主动悬架模糊自适应控制系统.为验证控制系统的有效性,分别进行了随机路面输入和正弦波凸起输入的仿真计算和实车道路试验.结果表明:相对于传统的被动悬架系统,模糊自适应控制主动悬架系统车辆的质心垂直加速度峰值和标准差都有较大幅度降低;在人体敏感的频段,车身震动能量也有所下降;当车辆经过限速带时,左后轮车身加速度也有明显降低,较好提高了汽车的行驶平顺性.     

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。     

基于EASY5软件车辆动力传动系统仿真平台的开发与应用

基于EASY5软件,开发了具有液力传动的履带车辆动力传动系统及整车仿真平台。运用该仿真平台,对车辆的加速性进行了仿真研究并与试验结果做了比较,仿真结果与实验结果的良好一致性表明,该平台是正确有效的,能够方便地应用于车辆的性能分析。     

轮毂式电机驱动电动汽车主动悬架滑模控制研究

悬架作为车身、车架和车轮之间的一个连接结构系统,对车辆的行驶平顺性、操纵稳定性、驾乘舒适性等具有较大影响.针对新型主动悬架系统能改善驾乘舒适性、防止驾驶者的疲劳,以及保证极限工况危急时刻车辆操控权限的优点,建立采用悬置轮毂式电机驱动的电动汽车四分之一主动悬架模型,设计了基于电磁作动器的主动悬架滑模控制系统,运用李雅普诺...     

基于模糊控制策略的车辆主动悬架研究

建立了车辆整车7自由度模型的主动悬架控制的系统状态方程模型,设计了两种模糊控制策略,方法一针对整车模型,采用一种控制方法,方法二针对整车模型的运动方式,设计不同的模糊控制器,垂直振动模糊控制器,俯仰振动模糊控制器,侧倾振动模糊控制器和逻辑控制器,仿真结果表明,所设计的模糊控制器对提高车辆的舒适性与操纵稳定性有较好的效果.     

工程车辆ADAMS随机路面激励时域模型的建立

本文提出了整车随机路面激励时域模型的建立方法,为工程车辆ADAMS平顺性仿真分析准备输入,为车辆的悬架设计提供理论依据。当今计算机技术飞速发展,虚拟样机技术也应运而生,已经成为与物理样机实验同样重要的研究手段。机械工程中又把虚拟样机技术称为多体机械系统动态仿真技术,其中最优秀的虚拟样机软件是由美国MDI公司开发的ADAMS,它是集建模、求解、可视化技术于一体的虚拟样机软件,可真实地仿真其运动过程,并且迅速地分析和比较多种参数方案,直至获得优化的工作性能,从而大大地减少了昂贵的物理样机制造的次数,提高产品设计质量,大幅度地缩短产品研制周期和费用。     

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。     

主动悬架控制技术研究

根据主动悬架控制理论,本文在MATLAB/Simulink上建立1/4主动悬架模型,设计LQG控制与模糊逻辑控制的主动悬架,并进行仿真研究。仿真结果表明,经过LQG控制和模糊控制的主动悬架相对于被动悬架,车辆的平顺性、乘坐舒适性有较大的改善,使主动悬架具有良好的综合性能。     

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.     

兼顾平顺性与车高调节的重型车空气悬架控制

空气悬架由于质量轻、刚度以及高度可调等优点在重型车中得到了广泛的应用.空气悬架可以实现重型车的两项重要功能:平顺性保证以及车身高度调节,但是空气悬架的平顺性以及车身高度调节均通过空气弹簧气压腔的气压改变来实现,因此二者是彼此制约和冲突的.然而,目前对空气悬架车高调节的研究追求控制的精确性与稳定性而忽略了平顺性,而对平顺性的研究又几乎不考虑车高变化造成的影响.基于上述动机,本文提出了兼顾平顺性的空气悬架重型车车高调节鲁棒控制方法,实现了平顺性保障下的车高调节曲线精确跟踪控制,提升了重型车空气悬架系统的整体性能.实车参数仿真验证了所提出方法在平顺性与车高调节两项指标中的优越性.     

车辆主动悬架优化设计与仿真分析

基于混合粒子群优化（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）算法设计了一种以降低车身加速度（BA）,悬架动行程（SWS）和轮胎动位移（DTD）为目标的车辆主动悬架线性最优控制器。建立了2自由度1/4车辆主动悬架动力学模型,运用混合粒子群优化算法对LQG控制器的权值矩阵进行优化求解,在Matlab/Simulink环境下,对不同工况下的车辆悬架进行了仿真分析。仿真结果表明,经过混合粒子群算法优化后的主动悬架在行驶平顺性和操纵稳定性上有所改善,并且优化后主动悬架性能指标BA,SWS和DTD的均方根值最大分别减少了22.56%,44.27%和19.75%。     

基于博弈论的H2/H∞混合控制及其在汽车主动悬架中的应用

文章提出把H₂/H_∞混合控制问题抽象为两个对局者信息不完全情况下的非零和博弈模型.在构造2×2非零和博弈模型中把反映系统鲁棒性能通道和动态性能通道作为参加博弈的两方,以H_∞和H₂控制方案作为两种纯策略,基于纳什谈判解原理设计出求解H₂/H_∞混合控制问题纳什均衡点的一般算法.把该算法应用于汽车主动悬架设计出基于纳什均衡点的H₂/H_∞输出反馈控制器.使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明主动悬架系统在保持鲁棒稳定性与获得优化的动态性能指标之间取得平衡.     

车辆悬架用电磁执行器的建模与试验研究

应用电磁感应的基本原理,设计了一种新型的车辆主动悬架用电磁直线执行器,该执行器具有响应快,出力大和动行程大的特点。通过两种不同的建模手段,即有限元建模和集总元件动力学建模的电磁力仿真对比分析,两者基本吻合,表明了执行器模型的准确性。利用所建立的有限元模型,研究了执行器结构参数如气隙厚度和次级铜层厚度对电磁力的影响规律,并选取合理的参数进行执行器的样件试制。通过对加工后的样机模型进行电磁力响应的试验测试,并分别与有限元模型和集总元件动力学数学模型进行相应的比较,试验数据与仿真结果基本一致,进一步验证了模型的准确性。     

基于Adams/Car的汽车前悬架仿真分析及优化设计

针对某车型的麦弗逊前悬架系统,用车辆多体动力学仿真软件Adams/Car建立该悬架的虚拟样机模型,对其进行双轮同向跳动激振仿真分析,并综合评价该悬架的车轮定位参数、主销后倾拖距和转向角随轮跳的响应特性.在仿真分析的基础上,针对不合理的结构设计参数,利用Adams/Insight模块进行基于设计变量灵敏度分析的优化设计.优化后的悬架参数能很好地满足设计要求,从而达到提高该悬架系统整体性能的目的.     

主备倒换技术的设计及其在控制领域的应用

主备倒换技术是提高系统可靠性的一项重要技术。本文以提高控制系统的可靠性为出发点,提出了应用于该系统中的一种高可靠主备倒换技术的设计。     

Robust non‐fragile H ∞ ∕ L2 − L ∞ control of uncertain linear system with time‐delay and application to vehicle active suspension

This paper presents an approach to design robust non‐fragile H _∞ ∕ L₂ ? L _∞ static output feedback controller, considering actuator time‐delay and the controller gain variations, and it is applied to design vehicle active suspension. According to suspension design requirements, the H _∞ and L₂ ? L _∞ norms are used, respectively, to reflect ride comfort and time‐domain hard constraints. By employing a delay‐dependent Lyapunov function, existence conditions of delay‐dependent robust non‐fragile static output feedback H _∞ controller and L₂ ? L _∞ controller are derived, respectively, in terms of the feasibility of bilinear matrix inequalities. Then, a new procedure based on LMI optimization and a hybrid algorithm of the particle swarm optimization and differential evolution is used to solve an optimization problem with bilinear matrix inequality constraints. Simulation results show that the designed active suspension system still can guarantee their own performance in spite of the existence of the model uncertainties, the actuator time‐delay and the controller gain variations. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.