基于道路友好性的汽车主动悬架LQG最优控制方法

为分析悬架控制对汽车道路友好性的影响,基于简化的二自由度1/4车辆模型,设计了主动悬架LQG最优控制器,并在MATALB/Simulink环境下建立了主动悬架道路友好性仿真模型.基于改善汽车道路友好性的需要,采用层次分析法确定各性能指标权重,并利用Simulink/SRO模块对悬架控制参数进行优化.仿真结果表明,相对于被动悬架,主动悬架能有效降低汽车轮胎动载荷,从而提高道路友好性,且优化后的主动悬架道路友好性能更优.     

基于LQR汽车列车主动转向控制研究

通过相应的假设和线性处理,建立了线性四自由度汽车列车模型。基于此模型,分析了LQR控制策略,设计了LQR最优控制器。通过Matlab/Simulink和Truck Sim联合仿真分析,结果表明:设计的LQR最优控制器能有效地改善汽车列车的机动性和方向稳定性。     

无外界动力源主动悬架的能量可用性(英文)

将无外界动力源的主动悬架在半主动模式下吸收平均功率与在主动模式下消耗平均功率的绝对值比作为能量可用性的评价指标,分析了优化PID与LQG控制主动悬架的性能与能量可用性。针对某重型汽车的1/4车主动悬架模型,设计了PID与LQG控制器。当悬架阻尼比为0.1时,以悬架二次型性能指标为目标函数,利用遗传算法对PID控制器参数进行了优化。发现优化PID控制主动悬架的二次型性能指标较LQG控制主动悬架大3.32%,优化PID与LQG控制主动悬架的能量可用性评价指标分别为17.15和226.33。分析结果表明:LQG控制主动悬架的性能略优于优化PID控制主动悬架;2种主动悬架均满足能量可用性要求,且LQG控制主动悬架的能量可用性远优于优化PID控制主动悬架。     

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。      

汽车转向与主动悬架集成系统的D-LMS控制

以提高汽车行驶平顺性、操纵稳定性和安全性为目点,建立了半车三自由度汽车转向与主动悬架的综合模型,采用基于小波理论的最小均方(LMS)算法对转向与主动悬架集成系统进行控制。计算结果表明,采用LMS控制的转向与主动悬架集成系统使汽车行驶平顺性和操纵稳定性比被动系统明显改善,有效地提高了汽车综合性能;同时LMS能自动调整权系数,且控制算法简单,便于工程应用。     

基于电动作动器的车辆悬架系统控制

为了研究控制策略与作动器对车辆主动悬架稳定性的耦合作用效果,设计了一款能够传递力与位移的电动作动器,其作用是经齿轮机构将直流无刷电机的输出减速后通过滚珠丝杠转化为低速直线运动.建立了该电动作动器作动系统的AMESim模型与电动主动悬架的物理模型,仿真分析了电动作动器作动系统的跟随性及误差值.设计了LQR控制器,以正弦信号输入,考虑主动悬架控制策略与电动作动器的耦合关系,借助Matlab/Simulink与AMESim联合仿真,分析了电动主动悬架的动态特性.结果表明,所设计的LQR控制器对基于电动作动器的车辆悬架系统有较好的控制效果,可有效改善车辆的行驶平顺性与操作稳定性.     

汽车侧倾运动安全主动悬架LQG控制器设计方法

为了提高汽车转向-侧倾运动的安全性,设计了主动悬架侧倾运动安全LQG控制器;建立了3自由度汽车转向-侧倾运动动力学模型,选择横向载荷转移率、侧倾角及其加速度构建汽车侧倾安全综合性能评价指标;为了解决现有设计方法无法跟踪系统干扰项(前轴转向角)和控制加权矩阵行列式等于零带来的控制向量无法求解的难题,将前轴转向角进行满足最小相位系统的微分变形,并与原系统方程组成增广系统方程,在综合性能评价指标中引入包含控制项的无穷小量,以满足LQG控制器设计条件;结合层次分析法和归一法,以鱼钩工况为基础,仿真获取汽车转向-侧倾运动统计数据,进而确定LQG控制器的加权系数,通过多工况数值仿真验证主动悬架侧倾运动安全LQG控制器的工作效果。仿真结果表明:新设计的LQG控制器不干扰驾驶人的转向操纵;与被动悬架相比,在鱼钩工况、蛇形穿桩工况和双移线工况下,采用LQG控制器的主动悬架可使汽车侧倾运动安全的主要评价指标即横向载荷转移率的方差分别降低了32.08%、32.82%、29.24%,侧倾角的方差分别降低了47.74%、44.19%、63.41%,侧倾角加速度的方差分别降低了87.30%、60.00%、86.39%,说明采用新设计LQG控制器的主动悬架可大幅度改善汽车侧倾运动安全性,且具有良好的转向工况适应性。     

车辆主动悬架的引力搜索LQG控制方法

为了解决LQG控制器性能指标函数各权重不易确定的问题,以悬架性能指标为目标函数,运用了LQG最优控制算法对半主动悬架施加控制,采用了引力搜索算法对性能指标函数权重进行寻优,完成了优化控制器的搭建,最终提出了一种采用引力搜索算法的寻优方法。同时,建立了2自由度1/4主动悬架车辆模型,对其引力搜索LQG控制进行了仿真,并与传统LQG控制结果进行了对比。结果表明:提出的引力搜索LQG控制方法能同时改善汽车的平顺性和操纵稳定性。     

汽车主动悬架一种控制方法的研究

本文研究了汽车主动悬架部分状态变量反馈控制问题，介绍了设计并优化其控制规律的基本原理和计算方法，以“山花”牌ＪＨ６３１Ｋ汽车为对象算出了最优控制规律，完善了现代控制理论在汽车主动悬架设计中的应用。悬架性能的数值仿真和模型试验结果表明：主动悬架比被动悬架具有更好的减振性能；主动悬架的部分状态变量反馈优化控制与完全状态变量反馈优化控制减振效果相接近，且易于实现，具有更大的实用价值。     

半车主动悬架系统模糊PID控制器设计及仿真

基于车辆动力系统模型,设计了针对车辆平顺性的4自由度车辆主动悬架系统半车模型。针对提高车辆平顺性设计了模糊控制规则库,并将模糊控制逻辑结合到PID控制当中,设计了主动悬架系统的模糊PID控制器。通过MATLAB/Simulink仿真分析了基于模糊PID控制器的主动悬架与被动悬架的性能。仿真结果表明:设计的模糊PID控制器,能显著降低车身加速度和俯仰角,提高主动悬架的平顺性。     

加速器磁铁电源PSO-LQR控制器设计与研究

磁铁电源是加速器的重要组成部分.该设计以磁铁电源为控制对象,并提出了基于PSO的磁铁电源LQR控制器的设计.首先,利用现代控制理论建立了磁铁电源的状态空间模型,而后采用粒子群算法对磁铁电源LQR控制器加权矩阵进行了优化,以保证能够为加速器快速地提供所需的磁场.仿真结果表明,该课题所采用的方法能够满足系统输出快速响应的要求,各项指标优于传统方法所得到的结果.     

A Novel Evolutionary Feedforward Neural Network with Artificial Immunology

A hybrid algorithm to design the multi-layer feedforward neural network was proposed. Evolutionary programming is used to design the network that makes the training process tending to global optima. Artificial im-munology combined with simulated annealing algorithm is used to specify the initial weight vectors, therefore im-proves the probabiligy of training algorithm to converge to global optima. The applications of the neural network in the modulation-style recognition of analog modulated rader signals demonstrate the good performance of the network.     

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研究了求解城市交通连续网络设计问题的模拟退火算法参数选择原则。采用双层规划模型来描述固定需求下的城市交通连续网络设计问题,其中上层问题的目标函数为整个网络的总阻抗和总投资额之和,下层问题则是用户平衡配流模型。利用模拟退火算法求解上层模型,下层模型则采用基于路径的GP算法进行求解。本文首次采用了灵敏度分析方法分析参数选择对模拟退火算法求解连续网络设计问题影响,比较了各个参数对算法结果及时间的影响,确定了参数的选择原则。根据上述分析方法得到的参数选择原则来设定参数的取值,能够提高算法的执行效率和收敛精度。     

Sensitivity Analysis of Simulated Annealing for Continuous Network Design Problems

In this paper, parameters choices of simulated annealing for continuous network design problems are discussed. A bi-level programming model for continuous network design problem is introduced. Objective function of the upper level is defined as the sum of the total travel time on the network and the total investment costs of link capacity expansions. The lower level problem is the user equilibrium assignment model, which is solved by the Gradient projection algorithm. Sensitivity analysis method is the first time used to analyze and compare the influence of the different selection of parameters to the implementation of simulated annealing algorithm. Suggestions of parameter selection are also given. Analysis demonstrates that the efficiency and precision of these methods can be improved clearly with the proposed suggestions.     

随机需求下公交网络设计的期望值模型与求解算法研究

科学规划公交系统是解决城市交通拥挤问题的有效手段,公交网络设计问题更是公交体系规划的重点与难点。公交需求作为公交网络设计的输入条件,在现实中具有不确定性。鉴于此,假设不确定乘客需求具有随机特性,来研究随机需求下公交网络设计问题的优化方法。以乘客成本与运营成本最小化为优化目标,构建了多目标规划的期望值模型。将遗传算法与模拟退火算法相结合,设计了求解模型的遗传模拟退火算法。最后,通过算例验证了提出的模型与算法的有效性。     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

基于模拟退火算法的物流配送路径优化问题分析

模拟退火算法是解决NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题中,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解。针对城市道路行走不同的目标条件（路径最短、时问最短）进行优化,选择最佳行走路径,并用该算法优化得到的计算结果,结果表明该算法在解类似货郎担交通路径方面问题时具有较高的精确性。因而,该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。     

城市交通连续平衡网络设计问题的GASA混合算法

通过建立城市交通连续平衡网络设计问题的双层规划模型,提出的一种基于遗传算法和模拟退火算法的GASA混合算法,经实例验证其与单一算法相比,具有较高的精确度,且最优解的性能指标有很大改善,在解决大型网络设计问题方面具有明显优势。     

二齿差滚动活齿传动多目标稳健优化设计

为了提高二齿差滚动活齿传动的设计水平和设计质量,将优化设计理论与稳健设计方法相结合,在考虑设计变量和设计常量的偏差对可行域影响的基础上,建立了二齿差滚动活齿传动的多目标稳健优化设计数学模型.基于模拟退火算法,提出了该模型的求解方法,给出了计算实例.计算结果表明:与应用普通优化方法得出的优化结果相比较,基于模拟退火算法的稳健优化设计所得的二齿差滚动活齿传动的体积缩小24.1％.