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.     

基于键合图理论的主动悬架LQG控制

基于键合图理论建立了四自由度1／2车辆主动悬架的振动模型并推导出状态方程，以车身垂直振动、纵向角振动及控制总能量最小为目标函数，采用随机线性二次型高斯(LQG)控制，得到了主动悬架的最优控制增益和Kalman滤波增益．进行对照仿真，结果表明采用LOG控制策略的主动悬架可以有效改善行驶车辆的平顺性．     

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。     

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。     

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.     

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。      

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。     

扭转梁式后悬架结构参数对侧倾振动影响

建立了包含扭转梁式悬架系统的整车8自由度平顺性模型和车辆瞬态侧倾模型,运用MATLAB/Simu-link仿真分析了扭转梁式悬架系统对平顺性和车辆瞬态侧倾的影响,并进行平顺性随机输入行驶试验和稳态回转试验验证。研究表明:在积分白噪声仿真路面,扭转梁式悬架系统对垂向和纵向振动几乎没有影响,但对侧倾振动动态性能具有重要影响,如固有频率、峰值时间、最大超调量等;揭示了扭转梁式悬架的扭转刚度、纵臂长度与车身侧倾角、车身侧倾固有频率、瞬态侧倾特性等之间的关系,为平顺性和操稳性协同优化设计奠定了基础。     

汽车主动悬挂的预见控制研究

讨论了预见控制在主动悬挂控制系统中的应用,所提出的主动悬挂控制预见控制系统在普通的基于二次型最优控制的主动悬挂控制系统上,增加了能利用汽车未来路面信息的前馈补偿器所构成。提高了主动悬挂控制系统的性能。     

车辆主动悬挂最优预见控制模型

以复杂多自由度的车辆系统设计模型代替传统的简化模型,建立了主动悬挂控制车辆系统模型,设计了最优预见控制器,研究了车体的浮沉、点头、侧滚3种运动状态在加控制和未加控制时的路面激扰响应。仿真计算结果表明在最优控制下车体的浮沉响应降低了27％,点头响应降低了30％,侧滚响应降低了30％;在预见控制二次加权矩阵的作用下,车体的浮沉响应降低了54％,点头响应降低了50％,侧滚响应降低了45％;根据预见控制的提前预见可适时响应的特点,系统可按设定目标预见步数提前作出响应,由此验证了最优预见控制在复杂多自由度的车辆主动悬挂设计模型中应用的可行性和有效性。     

重型卡车主动悬置驾驶室舒适性仿真研究

为了满足长途运输时重型卡车行驶的平顺性要求,利用基于线性矩阵不等式(LMI)的H2控制算法对驾驶室安装了主动悬置的六自由度1/2重型卡车模型进行振动控制,所采用的路面激励为积分白噪声随机路面激励.大量的仿真结果显示,主动控制悬置系统明显降低了驾驶室的俯仰角加速度和俯仰角,采用主动控制悬置系统可有效地改善卡车行驶平顺性和乘坐舒适性.     

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。     

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。      

变刚度和阻尼半主动悬架的模糊控制研究

为提高车辆的乘坐舒适性,建立了一种新型的四自由度的变刚度和阻尼半主动悬架模型。根据模糊控制理论,设计了两种适用于此模型的模糊控制器:常规模糊控制器和变论域模糊控制器。在MATLAB/SIMULINK仿真软件中建模,以积分白噪声随机路面输入作为激励,对被动悬架模型、常规模糊控制和变论域模糊控制的半主动悬架模型进行了仿真。仿真结果表明,与被动悬架相比,变刚度和阻尼半主动悬架能够有效降低车身垂直加速度和车身俯仰角加速度,有效地提高了车辆的乘坐舒适性。同时还表明,悬架的变论域模糊控制的减振效果优于常规模糊控制的。     

汽车半主动空气悬架的神经网络控制方法

为了提高汽车半主动悬架的控制效果,以空气弹簧压力为控制对象,应用自适应神经网络控制方法,进行了不同路面激励下的半主动空气悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度和车轮动载荷的计算机仿真和实验研究,并与被动悬架系统的相应参数进行了对比。发现在白噪声路面和较低频率的正弦路面激励下,半主动空气悬架采用自适应神经网络控制能够明显降低车身垂直加速度、车轮动载荷和悬架动挠度,降低范围为16%~85%,提高了车辆的操纵稳定性,改善了车辆的行驶安全性与乘坐舒适性。     

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%。