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.     

基于预瞄信息的主动悬架最优控制

在MATLAB／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．     

基于AMESim电控空气悬架系统性能仿真研究

基于AMESim软件建立1／4空气悬架系统模型,利用Matlab软件设计空气悬架系统控制器,使用Matlab和AMESim对空气悬架系统进行联合仿真。白噪声路面信号输入下的联合仿真结果分析表明,安装主动空气悬架系统车辆的最大振动加速度与振动加速度均方根、平均车身高度、动载荷均比安装被动空气悬架系统的车辆小,该仿真结果符合有关主动空气悬架系统的一般研究结论,该控制方法可以有效提高车辆的平顺性。     

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。     

基于模拟退火算法的汽车悬架最优控制研究

设计了一种基于模拟退火算法优化常规线性二次最优控制器权值矩阵的方法。利用该算法的随机搜索特点,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了LQR控制器的设计效率和控制性能,解决了常规线性二次最优控制器的权值矩阵确定问题。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于模拟退火算法优化的LQR控制器的汽车主动悬架相对于应用常规LQR控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能;同时在充分利用常规LQR控制器优势的基础上,改善了其权值矩阵确定存在的问题。     

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。     

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%。      

基于磁流变阻尼器的车辆悬架振动优化控制

针对磁流变(MR)阻尼器所固有的高度非线性特性,提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性,即给定MR阻尼器的位移、速度和期望输出力,预测所需的输入电压.同时将该逆模型与LQR主动控制方法结合形成闭环反馈控制,从而建立起基于MR阻尼器的车辆悬架半主动控制.仿真结果表明,这种半主动控制策略是可行的,较被动悬架系统其减振效果得到明显改善.     

预瞄信息空气悬架汽车在加速/制动工况下的LQG控制

建立了基于空气悬架的1/2车辆加速/制动系统模型,通过轴距预瞄在后轮处提前预测路面不平度;设计了基于轴距预瞄控制算法的加速/制动最优控制器;进行了白噪声仿真分析。仿真结果表明:与被动空气悬架加速/制动系统相比,基于轴距预瞄控制的主动空气悬架加速/制动系统能有效降低车辆振动。与最优控制空气悬架加速/制动系统相比,质心加速度和后轮对应处的车身加速度、悬架动行程、轮胎动载均有显著减小,较好的改善了车辆在加速/制动时的平顺性和操纵稳定性。     

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。      

车辆能量回馈式主动悬架μ综合控制

为了改善车辆能量回馈式主动悬架系统的稳定性、减振性及能量回馈性能, 建立了含参数摄动的1/4车体能量回馈式主动悬架模型并进行动力学分析, 基于μ综合方法设计了该系统的鲁棒控制器. 为验证其控制效果, 利用MATLAB/SIMULINK进行了仿真. 结果表明, 在参数摄动和路面不平顺输入的干扰下, 基于μ综合控制的车辆能量回馈式主动悬架鲁棒稳定, 闭环系统的结构奇异值峰值为0.580 9, 在给定频段内能更好地抑制车体振动,在固有频率下车体垂直振动加速度增益降低了9 dB.      

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。      

电控空气悬架系统参数自整定模糊PID控制

提出电控空气悬架(Electronically Controlled Air Suspension,ECAS)的参数自整定模糊PID控制策略,设计参数自整定模糊PID控制器。利用AMESim软件建立1/4电控空气悬架系统模型,采用Matlab/Simulink和AMESim在不同路面、不同车速下对空气悬架系统分别进行PID控制与参数自整定模糊PID控制策略下的联合仿真。仿真结果表明:与PID控制仿真比较,采用参数自整定模糊PID控制策略使电控空气悬架的性能指标得到显著改善。搭建1/4电控空气悬架试验台,利用电液伺服激振台进行激励加载,完成硬件在环实时仿真测试,试验结果证明采用参数自整定模糊PID控制能有效提高悬架的总体性能。     

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。     

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。     

基于电磁作动器的主动隔振系统研究

对单向电磁作动器和双向电磁作动器进行了研究,建立了基于电磁作动器的单自由度主动隔振系统动态模型,并给出系统的动力学方程。仿真结果表明,在状态反馈的控制策略下,基于双向电磁作动器的主动隔振系统比基于单向电磁作动器或被动隔振系统的隔振效果要好。     

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.