基于二系垂向作动器与压电作动器的动车组车体振动控制

为了减小高速动车组车体刚性与弹性振动, 提出了一种基于二系垂向作动器与车体压电作动器的高速动车组车体振动主动控制方法; 基于某型高速动车组, 设计了一种在车辆二系安装垂向作动器, 在车体底架布置压电作动器, 运用H_∞鲁棒最优控制器进行车辆协调控制的主动减振方法; 建立了基于车辆动力学参数的刚柔耦合减振力学模型, 采用H₂及H_∞准则优化压电作动器与压电传感器布置位置, 运用鲁棒最优控制方法设计了H_∞反馈控制器; 利用MATLAB仿真了减振装置与主动控制方法对车辆动力学性能的影响, 比较了被动悬挂车辆、仅安装二系垂向作动器车辆与采用主动控制车辆的动力学性能差异。研究结果表明: 压电作动器与压电传感器布置在距车体左端距离为7.15、12.25、17.35m处车体一阶及二阶弹性模态归一化H₂及H_∞范数最大, 可以作为压电作动器与传感器的布置位置; 基于二系垂向作动器与车体压电作动器的鲁棒最优控制方法能够有效地抑制车体的振动, 一阶垂弯振动频率处车体中部和转向架上方的加速度功率谱分别减小为被动悬挂车辆的5%、10%;速度越大, 振动加速度抑制效果越明显, 当车辆的运行速度为200km·h-1时, 车体振动加速度均方根减小10%, 当车辆的运行速度为350km·h-1时, 车体振动加速度均方根减小18%;相对于被动悬挂, 二系垂向作动器输出力功率谱在车体浮沉与点头振动频率处的量级为106 N2·Hz-1, 对车体刚性振动有较大抑制作用, 压电作动器电压功率谱在车体一阶垂弯振动频率处达到峰值4 000V2·Hz-1, 对车体弹性振动有较大抑制作用。      

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。      

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.      

基于变压充电方法的直线电机式馈能型半主动悬架控制

针对以直线电机作为执行器的馈能型半主动悬架控制方法复杂与效果差等问题, 结合变压充电控制原理与方法, 提出一种利用单相等效模型求解充电电压的方法, 设计了馈能型半主动悬架控制系统, 用于控制直线电机式馈能执行器; 建立了1/2车4自由度动力学模型和变压充电控制直线电机模型, 采用LQG控制策略求解理想馈能阻尼力; 将联接有整流桥的直线电机理论模型等效为单相电机模型, 计算了电机单相等效模型反电动势、电磁推力系数、电阻与电感参数; 采用充电电压求解控制器, 以悬架相对速度和理想馈能阻尼力作为输入求解实际充电电压, 进而实现执行器馈能控制; 以被动悬架和理想半主动悬架作为比较对象, 分析了馈能型半主动悬架性能与馈能效果。分析结果表明: 与被动悬架相比, 馈能型半主动悬架与理想半主动悬架的综合性能指标分别减小38.97%和45.42%, 前后悬架实际馈能阻尼力与理想馈能阻尼力的相关系数分别为0.967 4和0.976 8, 并且前后悬架振动能量的56.7%和62.1%被回收进蓄电池中, 因此, 采用基于单相等效模型与变压充电方法控制的馈能型半主动悬架能够回收大部分悬架振动能量和改善汽车的行驶平顺性。      

基于车辆1/2悬架模型复合多反馈控制策略的研究

车辆1/4悬架模型不能反映车辆的俯仰情况,且一般控制策略多以簧载质量加速度作为反馈,这样就有了一定的局限性。为更好地改善悬架性能,建立了车辆1/2半主动悬架4自由度模型,针对悬架为一非线性、有时滞、不确定系统,提出了一种新型控制策略,且在M atlab中分别进行了时域和频域仿真,并就相应指标与被动悬架、模糊控制半主动悬架进行比较。结果表明,该策略对簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷的改善非常有效,对车辆悬架的控制和开发具有参考价值。     

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。     

考虑执行器故障的电动汽车空调鲁棒控制

为了保证空调系统在部分故障的条件下,依然满足系统性能要求正常工作,通过对电动汽车空调系统分析,依据空调执行过程的故障模型,建立考虑执行器故障的空调不确定系统,利用状态观测器对系统状态进行了观测.采用线性矩阵不等式LMI（linear matrix inequalities）,设计了能够对空调执行器故障进行补偿的H_∞状态反馈鲁棒控制器,并证明了该控制器的稳定性.仿真实验表明,在有故障和无故障模式下的观测误差最大分别为0.1%和0.6%,满足系统的观测需求;与未考虑执行器故障的电动汽车空调H_∞控制器相比,在10 Hz以下频段,考虑执行器故障的H_∞控制方式可有效地抑制系统输入端所带来的干扰.      

汽车电液主动悬架的预测控制

在建立二自由度主动悬架和电液伺服作动器集成模型基础上,应用预测控制理论,采用多步预测、滚动优化和在线校正等控制策略进行预测控制器的设计.对B级路面激励输入下,车辆分别处于空载和满载两种工况进行模拟仿真.仿真结果表明：具有预测控制策略的电液主动悬架系统对由路面输入引起的振动能有效抑制,车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷与被动悬架、PID控制的主动悬架相比明显降低,车辆的行驶平顺性得到很大改善,预测控制器在参数变化及路面扰动下具有较强的鲁棒性.     

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.     

铁道车辆自供能量横向主动悬挂系统

为了减少车辆主动悬挂对外部能源的消耗,设计了自供能量主动悬挂系统,建立了车辆半车简化横向悬挂动力学模型,设计了LQG控制器,并利用随机振动理论分析了系统能量平衡存在的条件,采用Matlab/Simulink对系统的运行效果进行了仿真。仿真分析结果表明:自供能量主动悬挂系统比半主动和被动悬挂拥有更好的隔振效果,且当直流电机作动器的等效阻尼系数大于规定值时,系统在实现主动减振控制的同时还能够反馈能量。     

非公路车辆驾驶员座椅悬架动态特性研究

对当前应用较为广泛的一种驾驶员座椅悬架的动态特性进行了试验研究。研究表明：系统的振动固有频率、阻尼比、位移传递率以及响应加速度均方根值均与等效簧载质量（即驾驶员体重）有关;试验过程中座椅悬架在低频小振幅激振时出现“锁止”现象,其位移传递率的峰值频率随激振幅值的增加而减小,在位移激振幅值较小时。试验测得的位移传递率的峰值频率大于理论研究结果。     

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。