基于主动自适应悬架系统的道路友好性研究

为了减少车辆轮胎动载荷对道路路面的影响,提高车辆的道路友好性,设计了以主动悬架为控制对象的自适应模糊PID控制系统。该系统将模糊控制与常规PID控制有机融合,利用模糊隶属函数实时对PID控制参数进行调节。建立5自由度主动悬架友好路面仿真模型,以C级路面谱为路面输入信号,道路友好性评价指标采用动载荷系数、动态载荷应力因子及95百分位4次幂和力,对主动自适应悬架系统进行研究。研究结果表明:采用自适应模糊PID控制的主动悬架系统的道路友好性明显优于被动悬架和单一模糊控制的主动悬架;采用模糊PID控制的主动悬架系统可显著降低车辆对路面的动态载荷,提高道路的使用寿命,最终达到提高公路设计的质量和安全性的目的。     

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.     

汽车磁流变半主动悬架自适应模糊控制研究

针对汽车磁流变半主动悬架存在非线性及不确定性等因素而难以控制的问题,提出采用自适应模糊控制策略并进行了研究。在分析磁流变减振器输入输出特性的基础上,针对1/4车辆悬架模型设计了自适应模糊控制器并进行了仿真分析。以某微型车为试验用车,搭建了平顺性道路试验系统,进行了不同车速、不同控制策略(自适应模糊控制和天棚控制)下的随机路面试验,试验结果与仿真结果相吻合,说明将自适应模糊策略应用于半主动控制是可行的,能够抑制车身的垂直振动,提高乘坐的舒适性,且控制效果要优于天棚控制。     

Multi-objective Optimization on MR Suspension Based on Variable Universe Fuzzy Control

为改善多轴重型车辆的动态性能,提出一种利用变论域模糊控制来实时优化悬架参数的方法.首先通过ADAMS/CAR软件建立采用磁流变减振器的车辆多体动力学模型,并在Matlab/Simulink中设计基于模糊推理的变论域模糊控制器;然后进行联合仿真,以研究在A、B、C级随机路面和不同车速工况下的整车动态特性.仿真 结果表明:与普通模糊控制,尤其是被动悬架相比,经变论域模糊控制实时优化后的行驶平顺性和轮胎动载荷都有明显改善.     

汽车磁流变非线性悬架模糊控制

建立了整车悬架系统的三维模型,根据试验数据得出了前后悬架弹簧的非线性特性曲线。前后悬架减振器均采用磁流变减振器,采用Bouc-Wen参数化模型为其阻尼力模型。采用模糊控制算法为整车半主动控制算法,采用ADAMS和Matlab联合对整车平顺性进行仿真。结果表明,采用模糊控制算法控制磁流变非线性悬架可提高整车的平顺性。     

基于MATLAB与ADAMAS的磁流变减振器整车联合仿真

在对磁流变减振器工作原理分析的基础上．针对目前理论研究中对阻尼力实施控制和没有建立精确的整车模型而带来的仿真与实际情况差别较大的问题,在SIMULINK中建立了磁流变减振器的数学模型。结合其工作原理设计了以车身加速度和簧载质量与非簧载质量相对速度为输入,控制电流为输出的模糊控制器。在ADAMS／CAR中建立了比较准确的基于磁流变减振器的半主动悬架及整车多刚体动力学模型,并进行了联合仿真。结果表明了磁流变减振器能够有效提高车辆的平顺性与舒适性,同时也为加快磁流变减振器研发提供了理论依据。     

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。     

多轴重型货车悬架系统改进天棚控制策略的研究

依据车辆动力学原理和虚拟样机技术,运用ADAMS构建了四轴重型货车-路面系统的仿真模型,并通过实车平顺性实验验证其正确性;选择合理匹配的空气悬架替换驱动轴平衡悬架,初步改善了车辆道路友好性和平顺性;在考虑减振器力学特性的基础上,同时采用ADAMS和Matlab/Simulink对四轴重型货车虚拟样机悬架系统的半主动改进天棚控制进行联合仿真.以控制参数为变量设计正交试验,通过极差与方差分析确定使车辆道路友好性和平顺性综合最优的控制参数.仿真结果表明,相对于半主动天棚控制,半主动改进天棚控制可有效改善轮胎的动载荷和垂向振动,且对路面等级的变化具有较强的稳健性.     

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。     

半主动空气悬架模糊控制的仿真研究

对采用模糊控制的汽车半主动空气悬架系统进行了仿真研究。建立了1／4车辆二自由度动力学模型并以其为仿真对象,设计了模糊控制器,以B级路面作为随机输入,进行了计算机仿真分析。仿真结果表明,在采用模糊控制方法后．车辆悬架可以很好地降低簧载质量的垂直加速度,从而使车辆行驶的平顺性和乘坐舒适性得到了提高。     

Semi-active H∞ control of high-speed railway vehicle suspension with magnetorheological dampers

In this paper, semi-active H∞ control with magnetorheological (MR) dampers for railway vehicle suspension systems to improve the lateral ride quality is investigated. The proposed semi-active controller is composed of a H∞ controller as the system controller and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) inverse MR damper model as the damper controller. First, a 17-degree-of-freedom model for a full-scale railway vehicle is developed and the random track irregularities are modelled. Then a modified Bouc–Wen model is built to characterise the forward dynamic characteristics of the MR damper and an inverse MR damper model is built with the ANFIS technique. Furthermore, a H∞ controller composed of a yaw motion controller and a rolling pendulum motion (lateral motion+roll motion) controller is established. By integrating the H∞ controller with the ANFIS inverse model, a semi-active H∞ controller for the railway vehicle is finally proposed. Simulation results indicate that the proposed semi-active suspension system possesses better attenuation ability for the vibrations of the car body than the passive suspension system.     

Inverse neuro-fuzzy MR damper model and its application in vibration control of vehicle suspension system

In this paper, a magneto-rheological (MR) damper-based semi-active controller for vehicle suspension is developed. This system consists of a linear quadratic Gauss (LQG) controller as the system controller and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) inverse model as the damper controller. First, a modified Bouc–Wen model is proposed to characterise the forward dynamic characteristics of the MR damper based on the experimental data. Then, an inverse MR damper model is built using ANFIS technique to determine the input current so as to gain the desired damping force. Finally, a quarter-car suspension model together with the MR damper is set up, and a semi-active controller composed of the LQG controller and the ANFIS inverse model is designed. Simulation results demonstrate that the desired force can be accurately tracked using the ANFIS technique and the semi-active controller can achieve competitive performance as that of active suspension.     

Generalized magnetorheological (MR) damper model and its application in semi-active control of vehicle suspension system

In this paper, analytical characterization of the magneto-rheological (MR) damper is done using a new modified algebraic model. Algebraic model is also more preferable because of its low computational expenses compared to differential Bouc-Wen’s model which is highly computationally demanding. This model along with the obtained model parameters is used as a semi-active suspension device in a quarter car model and the stationary response of the vehicle traversing on a rough road is obtained. The control part consists of two nested controllers. One of them is the system controller which generates the desired damping force and the other is the damper controller which adjusts the voltage level to MR damper so as to track the desired damping force. For the system controller a model reference skyhook Sliding Mode Controller (SMC) is used and for the damper controller a continuous state algorithm is built to determine the input voltage so as to gain the desired damping force. The analytical model is subsequently used in the quarter car vehicle model and the vehicular responses are studied. A simulation study is performed to prove the effectiveness and robustness of the semi-active control approach. Results show that the semi-active controller can achieve compatible performance as that of active suspension controller except for a little deterioration.     

基于磁流变阻尼器的半主动车辆座椅悬架模糊控制研究

设计基于磁流变阻尼器的半主动车辆座椅悬架系统的模糊控制器。用ADAMS对系统建立三维多刚体动力学模型,用MATLAB设计系统模糊控制器,并联合两者对整个系统进行仿真。仿真和台架试验结果表明,模糊控制策略能使该系统较好抑制垂直振动加速度,提高乘坐的舒适性。     

基于ILMI算法的车辆半主动悬架静态输出反馈控制

针对采用磁流变阻尼器的1/4汽车半主动悬架模型进行振动控制分析。利用迭代线性矩阵不等式(ILMI)算法在输出反馈控制中的求解优势,提出基于ILMI算法的半主动悬架静态输出反馈控制方法。仿真结果表明,结合合适的控制算法,采用磁流变阻尼器的半主动悬架系统有效地改善了汽车驾驶平顺性和乘坐舒适性。     

汽车半主动悬架的模型参考自适应控制

在1／4车辆动力学模型的基础上，基于李雅普诺夫稳定性理论，以天棚阻尼半主动悬架为参考模型，设计了半主动悬架模型参考自适应控制器。自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器两个部分。推导了自适应控制律与相应的约束条件。仿真结果表明：该控制器对于模型参数的不确定性具有良好的鲁棒特性。自适应控制器不仅明显降低了车身加速度，提高了平顺性，同时也使汽车的行驶安全性获得了改善，悬架动变形稍有增大。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

一种用于车辆半主动悬架控制的磁流变阻尼器模型

文中对适用于车辆半主动悬架控制器设计的磁流变阻尼器模型进行研究.首先分析阻尼力与位移、速度以及输入电流之间的关系,并结合现有阻尼器模型的优点,提出一种精确的便于控制的双曲正切磁滞模型.接着,将磁流变阻尼器安装在硬件在环仿真平台上进行试验,利用试验得到的阻尼器动态特性数据,进行阻尼器模型的参数辨识和曲线拟合.最后,将基于拟合参数的模型仿真结果与试验数据进行比较,验证了模型的正确性.     

应用于汽车减振的磁流变液阻尼器的设计原理

应用智能材料磁流变液（MR）构造出的半主动悬架减振系统，可以用于对车辆振动的控制。MR流体具有的独特性质在于：在强磁场的作用下，可由牛顿流体变为粘塑流体，而变液阻尼器则具有结构简单、体积小、工作连续可逆，能耗小等优点。本文介绍了磁流变液的材料特性，建立了磁流变液阻尼器的阻尼力数学模型，并提出设计变阻尼器时参数的选取原则。