磁流变阻尼器悬架的一种半主动控制策略

采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立磁流变阻尼器的逆向模型。综合考虑车辆行驶平顺性和操作稳定性,在结合天棚、地棚阻尼控制和T-S型模糊系统特点的基础上,提出了一种模糊混合控制策略。在MATLAB/Simulink中分别建立磁流变阻尼器模型、逆向模型、模糊混合控制器和随机路面激励,与ADAMS/View中建立的1/4车辆悬架模型进行联合仿真。联合仿真的结果表明:与天棚控制、地棚控制相比,模糊混合控制策略有效地改善了簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动变形。     

基于全尺寸模型的半主动悬架车辆平顺性研究

为改善汽车的平顺性,提出一种半主动悬架的自适应模糊PID算法;选用二自由度1/4车半主动全尺寸悬架为研究对象,用Adams软件建立半主动悬架全尺寸模型,对模型自适应模糊PID控制器进行设计,利用联合仿真分析技术,对建立的机械模型和控制算法进行分析并与被动悬架及模糊控制方式进行了对比。研究表明:采用自适应糊PID控制策略的主动悬架相对采用模糊控制的主动悬架以及被动悬架,车身加速度峰值分别降低了5.0%和2.9%,悬架动行程分别降低了3.2%和1.68%,轮胎动位移分别降低了0.29%和0.25%。采用自适应模糊PID算法的半主动悬架,在改善汽车的行驶平顺性方面有良好的效果,为研究车辆平顺性研究提供一种有效方法。     

汽车半主动空气悬架的神经网络控制方法

为了提高汽车半主动悬架的控制效果,以空气弹簧压力为控制对象,应用自适应神经网络控制方法,进行了不同路面激励下的半主动空气悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度和车轮动载荷的计算机仿真和实验研究,并与被动悬架系统的相应参数进行了对比。发现在白噪声路面和较低频率的正弦路面激励下,半主动空气悬架采用自适应神经网络控制能够明显降低车身垂直加速度、车轮动载荷和悬架动挠度,降低范围为16%~85%,提高了车辆的操纵稳定性,改善了车辆的行驶安全性与乘坐舒适性。     

高效馈能半主动悬架设计与性能分析

为改善齿轮齿条式馈能悬架的阻尼特性和馈能特性,在普通齿轮齿条式馈能悬架的基础上,采用钕铁硼永磁发电机、变速机构、换向机构和冲击保护装置,设计了高效馈能半主动悬架,并进行了仿真分析和试验研究.与普通齿轮齿条式馈能悬架相比,该高效馈能半主动悬架发电机转子的转动惯量减小71%,体积减小约40%,节省励磁功率20~30 W,死区由-0.22~0.22 m/s减小到-0.04~0.04 m/s,阻尼特性和馈能特性得到改善,能量转换效率由20%左右提高到50%以上;与被动悬架相比,该高效馈能半主动悬架使汽车的轮胎动载荷、簧载质量的垂直加速度和悬架动挠度的最大值均下降20%以上.      

磁流变半主动悬架自适应模糊PID控制研究

为提高车辆半主动悬架减振性能,以车辆行驶平顺性为控制目标,建立二自由度1/4车半主动悬架模型,在自适应模糊PID控制理论的基础上设计出磁流变半主动悬架控制器,并在Matlab/Simulink环境下施以滤波白噪声信号激励进行仿真。结果表明,基于自适应模糊PID控制的磁流变半主动悬架能明显改善车辆的减振性能,为磁流变半主动悬架在车辆上的应用提供了参考。     

悬架馈能作动器力学特性测试及非线性主动控制器设计

为提高车辆的乘坐舒适性并兼具回收振动能量的功能，对试制PMSM-滚珠丝杠式馈能作动器进行了力学特性测试，对库仑阻尼和作动器等效惯性质量进行识别，根据识别结果设计了馈能型主动悬架非线性控制器；结合电磁动力学建模、电气参数校核，采用分级变压充电试验方法对作动器样机进行三角波及正弦波位移输入下的力学特性测试，利用参数拟合使建模仿真力学特性曲线逼近实测曲线，完成库仑阻尼识别和等效惯性质量验证；对含有库仑阻尼及作动器等效惯性质量的主动悬架力学模型中的非线性项进行前馈反馈线性化处理，并对簧载质量/非簧载质量加速度项正则化处理，在此基础上根据作动器最大输出力设计了双约束H₂/H_∞控制器；利用数值仿真对被动悬架、理想主动悬架、常规H₂/H_∞控制主动悬架和双约束H₂/H_∞控制主动悬架进行悬架综合性能对比验证及馈能性能分析。分析结果表明:双约束H₂/H_∞控制主动悬架的簧载质量加速度均方根和综合性能指标较被动悬架分别降低47.05%和51.67%，仅比理想主动悬架分别差1.86%和1.34%，且比常规H₂/H_∞控制主动悬架分别优19.28%和11.21%；库仑阻尼和电机定子电阻分别消耗掉了作动器总吸收功率的18.99%和20.19%，相比之下，流向蓄电池的回收平均功率高达60.82%。      

变阻尼汽车半主动悬架神经网络自适应控制研究

提出将神经网络自适应控制策略用于变阻尼汽车半主动悬架的控制,通过仿真研究表明变阻尼半主动悬架能较好地改善车辆行驶的平顺性,且不使汽车的操纵稳定性恶化,证明了该控制策略用于变阻尼汽车半主动悬架控制是可行的和有效的.     

路面随机激励下的汽车振动仿真分析

基于某车参数建立汽车5自由度线性振动模型,模型中引入了后轮滞后路面随机激励,采用MMATLAB/SIMULINK对整车振动进行仿真模拟,将前后悬架刚度改进前后的车身和座椅处的加速度、悬架动挠度及车轮动位移4项指标进行对比分析,进而对前后悬架刚度进行优化,从而改善车辆平顺性和乘坐舒适性,可为车辆平顺性设计提供参考。     

变刚度和阻尼半主动悬架的模糊控制研究

为提高车辆的乘坐舒适性,建立了一种新型的四自由度的变刚度和阻尼半主动悬架模型。根据模糊控制理论,设计了两种适用于此模型的模糊控制器:常规模糊控制器和变论域模糊控制器。在MATLAB/SIMULINK仿真软件中建模,以积分白噪声随机路面输入作为激励,对被动悬架模型、常规模糊控制和变论域模糊控制的半主动悬架模型进行了仿真。仿真结果表明,与被动悬架相比,变刚度和阻尼半主动悬架能够有效降低车身垂直加速度和车身俯仰角加速度,有效地提高了车辆的乘坐舒适性。同时还表明,悬架的变论域模糊控制的减振效果优于常规模糊控制的。     

基于预瞄信息的主动悬架最优控制

在MATIAB/SIMULINK中建立了七自由度车辆主动悬架模型,以提高车辆行驶平顺性为控制目标,主动悬架作动器的输出力为控制对象,根据最优控制原理设计出了基于轴距预瞄信息的主动悬架控制策略.仿真结果表明,与无预瞄系统的控制策略相比,基于预瞄信息的最优控制策略能够有效地降低车身垂直振动加速度、车身侧倾角加速度和俯仰角加速度,车辆行驶平顺性明显提高.     

Development of a twin-accumulator hydro-pneumatic suspension

A twin-accumulator hydro-pneumatic suspension has been developed based on the off-road vehicle in order to meet the requirements of ride comfort. The working principle and elements construct of the developed suspension are studied. And then,a mathematical model of the developed suspension is built. The influence of twin-accumulator hydro-pneumatic suspension parameters on the vehicle body vertical acceleration,suspension travel and dynamic tyre load is studied by simulation based on a quarter off-road vehic...     

基于柔性多体动力学的地铁车辆半主动控制

为了对地铁车辆的运行性能实现更准确的评估和更有效的优化,借助有限元理论和子结构理论建立了车体和转向架构架等关键零部件的柔性动力学模型;基于天棚半主动控制算法和柔性多体动力学理论,建立了考虑半主动控制悬挂的地铁车辆刚柔耦合动力学模型;考虑轨道随机不平顺的影响,研究了半主动控制悬挂以及结构柔性对地铁车辆运行稳定性和乘坐舒适性的影响。研究结果表明:相对于传统的悬挂装置,天棚半主动控制极大降低了车辆的振动加速度,并使其变化趋势更加平缓,对车辆的低频振动有明显的抑制作用;采用本文的研究参数,天棚半主动控制在直线段可使车辆的垂向Sperling指标和垂向振动加速度均方根(RMS)分别降低26.8%和7.5%,使车体横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别降低8.8%和4.9%,而在曲线段,天棚半主动控制可使车辆垂向Sperling指标和垂向振动加速度RMS分别降低25.1%和5.7%,使横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别降低15.6%和8.3%,车辆的乘坐舒适性和运行稳定性大幅提升;考虑结构柔性时,车辆的垂向Sperling指标和垂向振动加速度RMS相比于未考虑结构柔性时分别增大了4.3%和6.8%,横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别增大了3.0%和3.4%。可见,车体和构架的结构柔性对车辆的动态特性有较大影响,在对车辆运行稳定性和乘坐舒适性进行计算和评估时不可忽略。      

基于路面识别的主动馈能悬架多目标控制与优化

针对主动悬架减振性能和馈能特性在不同等级路面适应性较差的问题,建立了非线性电磁主动悬架模型; 考虑车辆在行驶过程中悬架簧上质量存在不确定性,提出了一种主动悬架自适应滑模控制器; 基于不同路面下悬架动力学响应数据,采用自适应模糊神经网络算法识别路面等级,确定控制器目标系数,实现了主动悬架安全性和舒适性之间的协调; 研究了电磁主动悬架馈能特性及其切换控制策略,在此基础上,考虑电磁主动悬架安全性、舒适性和节能性的矛盾关系,采用多目标粒子群优化(MOPSO),以悬架动力学性能和馈能特性为设计目标综合优化控制器和悬架结构参数,并通过模糊集理论对多目标优化后的Pareto解集进行最优解选取。研究结果表明:模糊神经网络对不同等级路面下非线性电磁主动悬架的最大识别误差能够控制在10%以内,满足识别准确性要求; 在C级路面条件下,优化后的主动悬架与传统被动悬架相比,簧上质量振动加速度减小了35.3%,轮胎动行程增大了7.7%,但可以控制在10%的安全范围内; 与原主动悬架相比,优化后悬架簧上质量振动加速度减小了10.5%,馈能效率增大了1.7%,优化后自适应滑模控制器能够更好地协调悬架馈能特性和减振特性; 建立的非线性电磁主动悬架模型可实现不同路面等级下悬架系统安全性、舒适性和节能性的综合最优。      

基于半车模型的悬架与ABS系统协调控制研究

运用模糊控制和滑模控制方法分别对半主动悬架系统和防抱死制动系统进行控制,建立了半主动悬架和防抱死制动系统的联合仿真模型,同时建立协调控制器对制动系统和悬架系统进行协调控制,仿真结果表明车辆性能参数得到了有效改善。试验结果表明,车辆制动减速度增加15%,距离和制动时间分别得到13.86%和11.38%的减小,车身俯仰角和质心垂直振动加速度分别有18.1%和16.2%的减小,试验验证了仿真模型的正确性和协调控制策略的有效性。     

随机结构参数车辆在随机激励下的振动响应

为分析随机结构参数对车辆系统随机振动响应的影响,通过1/4车辆模型,研究了具有随机结构参数的非线性车辆系统在随机过程激励下的振动响应.将簧上质量、簧下质量、悬挂阻尼、悬挂刚度以及轮胎刚度均视为随机变量,考虑轮胎与车身之间弹簧的非线性,将路面不平整引起的对车辆的激励作为平稳白噪声过程建立系统的动力性方程,采用能量差法对非线性车辆系统进行等效线性化处理;通过求解李雅普诺夫方程,获得平稳随机振动响应协方差矩阵,并通过多次迭代求得稳定的等效线性车辆系统参数.算例计算结果表明:能量差法计算位移的相对误差为6.841 5%,而方程差法的相对误差为8.150 5%;用此方法计算随机响应的方差值仅用了0.8 s,而用Monte Carlo法模拟1 000次耗时70 min.      

横向互联空气悬架多智能体减振器系统博弈控制

为进一步改善横向互联空气悬架车辆的行驶平顺性和操纵稳定性, 基于多智能体理论和合作博弈Shapley值原理构建多智能体减振器控制系统; 多智能体减振器控制系统由信息发布智能体、平顺性智能体、操稳性智能体和博弈协调智能体组成, 其中信息发布智能体从环境中获取车辆状态信息, 根据下层智能体的信息需求传递信息, 平顺性智能体接收悬架动行程及其变化率信息, 根据平顺性控制要求, 输出自身的阻尼系数意图, 操稳性智能体接收当前互联状态信息触发对应的推理模块, 根据车身侧倾角信息求解需求的阻尼系数, 其中推理模块是通过对遗传算法优化出的阻尼系数进行模糊神经网络自学习形成的, 博弈协调智能体接收平顺性智能体与操稳性智能体的阻尼意图, 根据自身的合作博弈规则, 对阻尼意图进行修正, 输出全局最优阻尼系数; 在不同互联状态、不同激励条件下进行空气悬架静、动态特性试验研究, 并将试验结果与仿真结果进行对比, 验证仿真模型的准确性; 在混合工况下, 利用整车仿真模型验证多智能体减振器控制系统的可行性和有效性。研究结果表明: 和传统减振器阻尼控制系统相比, 多智能体减振器控制系统能有效地使簧载质量加速度均方根值降低14.95%, 悬架动行程均方根值降低10.64%, 车身侧倾角均方根值降低12.33%。提出的多智能体减振器控制系统改善了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性, 并且能够抑制车身的侧倾, 提高整车的操纵稳定性。      

高速列车横向半主动悬挂系统模糊控制

为了抑制由高速车体摇头引起的车体横向振动,构造了高速列车横向半主动悬挂系统模糊控制结构,采用模糊控制策略,以减振器的实际阻尼力和车体、构架的横向振动加速度为反馈输入,对车体前后横向悬挂系统的可调减振器进行双闭环反馈独立控制.以美国六级轨道谱为输入,在列车运行速度为270 km·h-1时,结合表征列车悬挂系统横向振动特征的17自由度动力学模型,对半主动悬挂机车和被动悬挂机车的横向振动、摇头振动进行计算.计算结果表明:采用半主动悬挂的高速车体平稳性改善了12.54%,摇头振动幅值减少了35.00%,横向振动幅值减少了48.45%,在车体固有频率(1～6 Hz)附近,车体横向振动、摇头振动抑制达到50%.可见,该控制结构和控制策略能够明显抑制车体横向振动.