基于状态反馈和预瞄前馈的智能车半主动悬架控制

为提高智能车辆的半主动悬架综合控制性能，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的半主动悬架控制方法。首先，以8轮车为研究对象建立11自由度半主动悬架模型，设计LQR状态反馈控制器。然后，为解决状态反馈控制抗路面干扰能力弱和基于固定时序延迟的预瞄反馈控制适用性差的问题，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的控制器：建立车轮运动规划模型和路面预瞄模型，计算出悬架控制系统所需的车轮规划轨迹点序号和控制延迟响应时间；以路面激励和垂向加速度为输入、以前馈阻尼力为输出，设计基于类模糊的预瞄前馈控制器，并与LQR反馈控制器一并构成所提控制器。最后，基于MATLAB/Simulink和Trucksim联合仿真平台，进行匀速转向工况、变速直线工况、变速转向工况和匀速直线工况下的试验验证。结果表明，在垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度均方根值方面，与被动悬架相比，所提控制方法在4种工况下至少降低了23.52%、13.59%、19.35%；与基于固定时序延迟的预瞄反馈控制相比，所提控制方法在前3种工况下至少降低了14.04%、8.09%、13.79%；与基于状态反馈的控制方法相比，所提控制方法在第4种工况下降低了13...     

半主动悬架的SIRMs模糊控制算法研究

文章以车身垂向振动速度、车身垂向振动加速度、悬架动行程和轮胎动位移为输入项目,主动悬架所产生的阻尼力F作为输出量,即设计一个包含4个输入项目和1个输出量的半主动SRIM模糊控制模型,并进行了凸起路面和随机路面下的仿真分析,计算结果显示该控制方法相对于半主动悬架经典控制方法有着更好的控制效果。     

Design of LQG Controller for Semi-active Suspension Based on Improved Analytic Hierarchy Process

建立了包含半主动悬架的4自由度车辆动力学模型,应用最优控制理论设计了车辆半主动悬架LQG控制器,并在Matlab/Simulink环境下对系统模型进行仿真.以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为车辆LQG控制的性能评价指标,采用层次分析法和改进层次分析法确定各指标的加权系数.仿真结果表明,与被动悬架相比,采用半主动悬架能有效地提高车辆的乘坐舒适性;而与层次分析法相比,使用改进的层次分析法更易于确定加权系数,更便于设计LQG控制器.     

基于RBF网络自适应控制的车辆道路友好性与平顺性研究

在试验测试和理论分析的基础上,建立了采用磁流变减振器的半主动悬架的模型.采用积分白噪声模拟B级路面谱作为路面输入;提出了由1个径向基神经网络辨识器和4个神经网络控制器组成的自适应控制系统;以轮胎动载荷和质心垂向加速度作为主要评价指标,利用Matlab/Simulink模块进行仿真.结果表明,设计的半主动悬架系统与被动悬架系统相比,道路友好性得到了良好改善,同时车辆的平顺性也大幅提高.     

基于半主动自适应悬架系统的整车道路友好性研究

为了提高车辆的道路友好性与平顺性,设计了以磁流变减振器为控制对象的整车自适应模糊控制半主动悬架系统。在试验测试和理论分析的基础上,建立了基于磁流变减振器的整车半主动悬架模型及其状态方程,并用该模型对自适应模糊控制方法进行了研究。模型的输入采用B级和C级路面谱;道路友好性评价指标采用动载荷系数和动载荷应力因子;使用MATLAB/Simulink建立基于2个自适应模块的模糊控制器控制系统,模糊控制器的输入均采用车身与车桥的相对速度和相对加速度。仿真结果表明:与被动悬架相比,在B级和C级路面、不同速度下,半主动自适应悬架动载荷系数均降低30%左右,动载荷应力因子均降低40%以上,同时也提高了车辆的运行平顺性和稳定性。     

汽车非线性半主动悬架的模糊神经网络控制

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆6自由度的半主动悬架非线性动力学模型。提出了一种基于模糊神经网络系统结构的模型参考自适应控制方法来研究汽车半主动悬架的非线性控制问题，并考虑半车模型前后悬架的输入时滞，对其进行了仿真研究。研究结果表明：运用模糊神经网络非线性控制方法能够使人体和车身垂直加速度、俯仰角加速度都得到很大的衰减，证实这种模糊神经网络控制方法可大大减少路面对车身的振动冲击，提高汽车行驶平顺性。     

半主动悬架模糊PID混合控制及时滞分析

半主动悬架较被动悬架，在乘坐舒适性、操纵稳定性方面均有较大提高，同时与主动悬架相比具有性价比高、耗能小等优点，所以半主动悬架成为近年来汽车底盘研究的热点。本文基于车辆4自由度1／2半主动悬架模型，提出了模糊PID混合控制算法，并基于该算法对半主动悬架进行控制，且对半主动悬架系统的时滞问题做了定量分析。仿真结果表明，模糊PID混合控制的半主动悬架在车身加速度、车身俯仰角加速度、前后悬架动挠度、前后轮胎动载荷、前后簧载质量加速度等在时域和频域中均有所改善，且一定量的时滞对该算法亦影响较小。这对半主动悬架控制算法的研究和半主动悬架的开发具有较大参考价值。     

基于模糊算法的车辆半主动悬架控制

以汽车二自由度悬架系统为研究对象,针对半主动悬架系统,提出以车身加速度为控制目的的模糊控制策略。以白噪声随机响应谱作为B级路面的激励输入,对被动悬架和半主动悬架系统进行仿真研究。仿真后的被动悬架与半主动悬架对结果表明,所提出的模糊控制策略有效的降低了悬架系统被击穿的可能性,提高了汽车乘坐的舒适性。     

车辆悬架联合反馈半主动控制算法

为提高车辆乘坐舒适性,基于采用典型算法的车身加速度幅频特性分析,提出了基于车身速度和加速度信号联合反馈控制的半主动控制算法。以天棚半主动控制作为参照,对该算法的性能进行了分析和评价。结果表明,该算法能够实现对车身加速度、悬架挠度和车轮动载荷等悬架性能指标的有效控制,在大幅提高车辆乘坐舒适性的同时改善了操纵稳定性。算法简单实用、计算量小,适用于车辆悬架系统的振动控制。     

基于道路友好性的重载汽车悬架半主动控制研究

车辆的平顺性和道路友好性是反应车辆悬架性能的2个重要指标。为改善重载汽车在道路行驶中的友好性,基于7自由度重载汽车动力学模型,建立了半主动悬架系统的运动方程,设计了半主动悬架最优控制器,考虑路面不平度的随机激励,以车辆平顺性和道路友好性为控制目标,提出了车辆悬架的最优半主动控制策略,并且给出了详尽的推导过程。仿真分析结果表明:当汽车以20m/s的速度行驶在C级路面时,车身和驾驶室垂向加速度有效均方根值分别减少了3.42%和46.4%,轮胎对路面的破坏减少了2.10%;半主动控制悬架有效地保证了车辆行驶的平顺性,同时可减小车辆对路面的冲击作用,改善了车辆的悬架性能。