基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统的研究

论文通过建立1/4车体两自由度半主动悬架模型,设计了双输入单输出的模糊PID控制器,并在Matlab/Simulink环境下对半主动悬架系统进行了仿真研究。研究结果表明,与被动悬架系统和基于PID控制的半主动悬架系统相比较,基于模糊PID控制的汽车半主动悬架系统能够有效地降低车身的垂直加速度,并能提高车辆的平顺性,减小轮胎的动载荷。最后对基于模糊PID控制的半主动悬架系统在同一路面等级不同车速下进行了仿真研究,结果表明随着车速的增加车辆的平顺性、操纵稳定性以及安全性都会下降。     

基于计算机仿真的汽车悬架性能参数设计

本文给出一种汽车面向行驶平顺性分析的动力学仿真模型,应用仿真模型对某型号依维柯汽车进行了随机不平路面输入下的汽车悬架系统性能参数优化设计研究,得出了该车悬架系统性能参数优化结果.经该车优化后的道路试验结果表明,优化后的汽车行驶平顺性指标-车身振动加速度均方根值比优化前有较大改善,证明该优化方法对于悬架性能参数优化设计是可行的.     

汽车整车半主动悬架模块化并联模糊控制

针对汽车悬架复杂大系统的特点,在车辆动力学模型的基础上,研究半主动悬架系统对车身姿态的影响关系,运用模块化并联模糊控制和矩阵逆运算策略建立汽车整车半主动悬架控制系统;对不同的车身运动姿态采用不同的控制规则,设计整车车身姿态协调控制的模糊控制器.以某车型为例进行了仿真分析,结果表明,汽车整车半主动悬架模块化并联模糊控制器结构简单,并能有效抑制车身俯仰和侧倾运动,改善轮胎的接地性能,提高车辆的平顺性能.     

新型轮边驱动电动车平顺性仿真分析

为解决非簧载质量增加导致轮边驱动电动汽车平顺性下降问题,提出了一种包含磁流变半主动悬架的新型轮边驱动系统,并将其与四轮独立驱动电动车相耦合,建立了整车振动系统动力学模型,应用单一输入规则群模糊推理模型构建半主动悬架内环模糊控制器,使建立的车身运动外环控制器,通过变量转换器实现了内外环控制的有效连接,从而构建了整车平顺性双环模糊控制器。以某型四轮独立驱动电动车为例在随机路面激励下进行仿真,结果表明相对于被动悬架,双环模糊控制器结构简单,能够显著抑制车身振动,削弱了轮边驱动系统对电动车带来的垂向振动负效应,提高了行驶平顺性。     

基于改进遗传算法的汽车主动悬架控制器设计

为解决在汽车主动悬架系统中所采用的一般模糊控制策略自适应能力差的特点,提出了一种可以自适应调节的模糊控制策略,采用解析式模糊规则法;利用新型的改进遗传算法优化不同状态下误差与误差变化率的修正因子,从而找到最优的模糊规则,匹配当前状态下最佳模糊控制器的参数;利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,结果表明该控制器相较于一般模糊控制器可以有效地改善汽车悬架在不同行驶状态下的稳定性和平顺性,通过优化过后的控制系统有较强的鲁棒性和较好的适应性。     

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MC9S08GB60的汽车电控悬架控制系统设计

对空气悬架的控制是提高车辆行驶平顺性的有效方法。以MC9S08GB60为控制芯片,以YBL6891H型客车的1/4车辆模型为研究对象,设计了一种客车用空气悬架的电子控制单元。该控制单元通过调整空气弹簧的刚度,降低车身垂直加速度,并采用模糊PID控制算法,提高控制精度。试验表明:该电子控制单元能有效降低车身垂直加速度,在改善车辆行驶平顺性的同时,提高了操纵稳定性。     

车辆空气悬架PID控制优化仿真

考虑到空气弹簧的非线性特性,建立了2自由度车辆空气悬架系统的振动模型.为了提高车辆行驶平顺性和乘坐舒适性,设计将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与PID控制策略相结合后应用于车辆空气悬架系统控制,并在Matlab/Simulink环境下,对不同车速和行驶路况下的车辆空气悬架进行了仿真分析.仿真结果表明:与传统的PID控制比较,基于粒子群优化的PID控制器使得车辆空气悬架系统的车身垂向加速度(BA),悬架动行程(sws)和轮胎动位移(DTD)的均方根值都有所减少,改善了车辆的平顺性和操纵稳定性.     

基于改进遗传算法的悬架集成优化研究

针对传统悬架设计不能达到全局最优的缺点,提出一种基于改进遗传算法的悬架系统集成优化方法,该方法将结构和控制器参数等同的视为设计变量,进行同时优化设计.改进的遗传算法使用局部多次搜索算子来避免传统遗传算法过早收敛现象,在繁殖新一代种群时,采用的"混合择优"策略能够保持种群多样性.仿真结果表明,集成优化后的车身加速度和轮胎动位移都有很好的改善,提高了汽车行驶平顺性和安全性.     

基于微分几何的矿用汽车汽车油气悬架LQG控制

为了提高在矿山路面的行驶平顺性与安全性,建立了矿用汽车1/4车辆半主动油气悬架动力学模型,并分析了油气悬架弹性力和阻尼力的非线性特性;在微分几何理论的基础上,利用状态反馈线性化方法实现非线性模型精确线性化,应用最优控制理论设计了LQG控制器,并采用层次分析法确定LQG控制的各性能指标的加权系数;仿真结果表明:经层次分析法合理选择加权系数后,车身加速度、悬架动行程及轮胎动位移等分别较被动油气悬架降低了42.6%、21.9%和27.3%,显著提高了车辆在矿山路面的行驶平顺性、操稳性以及安全性。     

基于电流变阻尼器的履带式车辆悬架振动控制

提出一种基于电流变阻尼器的半主动悬架系统,建立了某履带式车辆悬架的1/4车体动力学模型,在此基础上给出了悬架系统的运动方程和状态方程,分析了某种剪切模式电流变阻尼器的阻尼力并作为悬架系统半主动控制的制动器.将随机最优控制理论应用到车辆悬架的控制中,以车身加速度、悬架动行程和轮胎动位移的加权二次型最小为控制性能指标,设计了线性二次型高斯(LQG)控制器,通过被动悬架与LQG控制悬架的仿真比较,在轮胎动位移基本相同的情况下,LQG控制能有效的降低车身加速度,充分利用悬架的工作空间,提高车辆的舒适性和安全性.     

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.     

Genetic-based fuzzy control for half-car active suspension systems

In this paper, a fuzzy controller is designed for automotive active suspension systems. A half-car model is used in order to consider the pitch angle of the body and the coupling dynamics of front and rear wheels. It is assumed that the three measurements of body acceleration, front suspension deflection and rear suspension deflection are available. The fuzzy control rules are separately designed for each measurement. After the fuzzy control rules are determined, a genetic algorithm is applied to tune the membership functions of these control rules. To measure the performance of the designed genetic-based fuzzy active suspension system, three road disturbance models are designed to simulate actual road conditions. The performance of the designed system is evaluated with respect to these disturbance models, and it is shown that the designed active suspension system provides good performance in improving ride quality and maintaining vehicle maneuvrability. It is also shown that the designed active suspension system shows robust performance with system model uncertainties.     

Sliding mode neural network inference fuzzy logic control foractive suspension systems

In the automotive industry, suspension systems are designed to provide desirable vehicle ride and handling properties. This paper presents the development of a robust intelligent nonlinear controller for active suspension systems based on a comprehensive and realistic nonlinear model. The inherent complex nonlinear system model's structure, and the presence of parameter uncertainties, have increased the difficulties of applying conventional linear and nonlinear control techniques. Recently, the combination of sliding mode, fuzzy logic, and neural network methodologies has emerged as a promising technique for dealing with complex uncertain systems. In this paper, a sliding mode neural network inference fuzzy logic controller is designed for automotive suspension systems in order to enhance the ride and comfort. Extensive simulations are performed on a quarter-car model, and the results show that the proposed controller outperforms existing conventional controllers with regard to body acceleration, suspension deflection, and tire deflection     

Novel Optimal Design Approach for Output‐Feedback H∞ Control of Vehicle Active Seat‐Suspension System

In this paper, the output‐feedback control problem of a vehicle active seat‐suspension system is investigated. A novel optimal design approach for an output‐feedback H_∞ controller is proposed. The main objective of the controller is to minimize the seat vertical acceleration to improve vehicle ride comfort. First, the human body and the seat are considered in the modeling of a vehicle active suspension system, which makes the model more precise. Other constraints, such as tire deflection, suspension deflection and actuator saturation, are also considered. Then the output‐feedback control strategy is adopted since some state variables, such as body acceleration and body deflection, are unavailable. A concise and effective approach for an output‐feedback H_∞ optimal control is presented. The desired controller is obtained by solving the corresponding linear matrix inequalities (LMIs) and by the calculation of equations proposed in this paper. Finally, a numerical example is presented to show the effectiveness and advantages of the proposed controller design approach.     

三轴重载车辆半主动控制研究

建立了三轴重载车辆半主动悬架的整车动力学模型,并对该车辆模型平顺性的优化控制进行了研究.应用总成分解法计算整车的转动惯量,建立半主动悬架系统的三轴重载车辆整车动力学模型,采用整体式平衡悬架,并考虑车辆的驾驶室模型以更符合实际;针对半主动悬架系统,以车体垂向速度﹑俯仰角速度和侧倾角速度及其变化率,为输入设计了三个模糊控制器;利用MATLAB/Simulink软件对所建半主动悬架整车车辆模型应用相应控制策略进行模拟仿真,并与被动悬架系统车辆模型的仿真结果作比较;结果表明：半主动悬架车辆模型的车体和驾驶室的振动特性都有了明显的改善,有效地提高了该重载车辆模型的平顺性,对提高驾驶员的驾驶舒适性和减少货物破损率提供理论基础.     

三轴重载车辆半主动控制研究

建立了三轴重载车辆半主动悬架的整车动力学模型,并对该车辆模型平顺性的优化控制进行了研究.应用总成分解法计算整车的转动惯量,建立半主动悬架系统的三轴重载车辆整车动力学模型,采用整体式平衡悬架,并考虑车辆的驾驶室模型以更符合实际;针对半主动悬架系统,以车体垂向速度﹑俯仰角速度和侧倾角速度及其变化率,为输入设计了三个模糊控制器;利用MATLAB/Simulink软件对所建半主动悬架整车车辆模型应用相应控制策略进行模拟仿真,并与被动悬架系统车辆模型的仿真结果作比较;结果表明：半主动悬架车辆模型的车体和驾驶室的振动特性都有了明显的改善,有效地提高了该重载车辆模型的平顺性,对提高驾驶员的驾驶舒适性和减少货物破损率提供理论基础.     

三轴重载车辆半主动控制研究

建立了三轴重载车辆半主动悬架的整车动力学模型,并对该车辆模型平顺性的优化控制进行了研究.应用总成分解法计算整车的转动惯量,建立半主动悬架系统的三轴重载车辆整车动力学模型,采用整体式平衡悬架,并考虑车辆的驾驶室模型以更符合实际;针对半主动悬架系统,以车体垂向速度﹑俯仰角速度和侧倾角速度及其变化率,为输入设计了三个模糊控制器;利用MATLAB/Simulink软件对所建半主动悬架整车车辆模型应用相应控制策略进行模拟仿真,并与被动悬架系统车辆模型的仿真结果作比较;结果表明：半主动悬架车辆模型的车体和驾驶室的振动特性都有了明显的改善,有效地提高了该重载车辆模型的平顺性,对提高驾驶员的驾驶舒适性和减少货物破损率提供理论基础.     

三轴重载车辆半主动控制研究

建立了三轴重载车辆半主动悬架的整车动力学模型,并对该车辆模型平顺性的优化控制进行了研究.应用总成分解法计算整车的转动惯量,建立半主动悬架系统的三轴重载车辆整车动力学模型,采用整体式平衡悬架,并考虑车辆的驾驶室模型以更符合实际;针对半主动悬架系统,以车体垂向速度﹑俯仰角速度和侧倾角速度及其变化率,为输入设计了三个模糊控制器;利用MATLAB/Simulink软件对所建半主动悬架整车车辆模型应用相应控制策略进行模拟仿真,并与被动悬架系统车辆模型的仿真结果作比较;结果表明：半主动悬架车辆模型的车体和驾驶室的振动特性都有了明显的改善,有效地提高了该重载车辆模型的平顺性,对提高驾驶员的驾驶舒适性和减少货物破损率提供理论基础.     

三轴重载车辆半主动控制研究

建立了三轴重载车辆半主动悬架的整车动力学模型,并对该车辆模型平顺性的优化控制进行了研究.应用总成分解法计算整车的转动惯量,建立半主动悬架系统的三轴重载车辆整车动力学模型,采用整体式平衡悬架,并考虑车辆的驾驶室模型以更符合实际;针对半主动悬架系统,以车体垂向速度﹑俯仰角速度和侧倾角速度及其变化率,为输入设计了三个模糊控制器;利用MATLAB/Simulink软件对所建半主动悬架整车车辆模型应用相应控制策略进行模拟仿真,并与被动悬架系统车辆模型的仿真结果作比较;结果表明:半主动悬架车辆模型的车体和驾驶室的振动特性都有了明显的改善,有效地提高了该重载车辆模型的平顺性,对提高驾驶员的驾驶舒适性和减少货物破损率提供理论基础.