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。     

改进的模糊PID控制器对4自由度主动悬架振动控制的研究

建立了4自由度1／2车体力学模型,针对车辆悬架为一非线性、时滞、不确定系统,设计了一种改进的主动悬架模糊PID控制器。以SANTANA2000实车悬架为仿真参数,以阶跃信号激励为路面输入,在Matlab中进行了时域仿真。结果表明,改进的模糊PID控制的主动悬架对车身垂直加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等平顺性指标改善明显．响应达到稳定状态的时间也有了显著的缩短,车辆乘坐的舒适性和操纵稳定性优于被动悬架和单纯的模糊控制的主动悬架,对车辆主动悬架控制的开发具有参考价值。     

基于微分几何的汽车主动悬架模糊PID控制研究

文章以汽车主动悬架为研究对象,结合二自由度非线性汽车主动悬架动力学模型,利用微分几何理论将非线性模型精确线性化后,首先设计PID控制器,为抑制干扰因素影响而引起系统参数或结构改变,提高悬架系统应对复杂工况下的自适应能力,然后设计了利用模糊控制原理对PID参数进行在线整定的自适应模糊PID控制器。仿真结果表明:相比于参数固定的被动悬架系统,采用该控制方法的主动悬架能够轻松应对各种工况,不仅在保证改善汽车乘坐的舒适性的情况下,同时进一步改善了车辆的行驶平顺性和行驶安全性,为汽车主动悬架系统控制策略设计提供实用性参考。     

载重车辆空气悬架道路友好性研究

以车辆的道路友好性为研究目标,针对载重车辆空气悬架,构建空气悬架非线性振动模型。采用MATLB软件建立空气悬架2自由度系统动力学模型,对载重车辆空气悬架进行研究并评价其道路友好性。仿真研究结果表明:随着车速提高,动载荷系数都会增加,道路应力因子也会变大;道路应力因子与载荷系数之间存在正相关关系;空气悬架涉及道路友好性的各项指标都优于被动悬架。车辆采用空气悬架可以使其道路友好性得到改善,很大程度地减少对道路的破坏,其研究结果可为公路安全设计提供一定的依据。     

汽车主动悬架系统的自适应模糊控制方法

本文提出了一种汽车主动悬架系统的自适应模糊控制方法，该模糊控制方法可以有线自适应调整模糊控制的有关参数。1/4车辆模型作为系统仿真对象，模糊逻辑控制器可以显著发减小车辆的振动及干扰，提高车辆受路面激励时车辆的舒适性。仿真结果清楚地表明该模糊控制方法的有效性。另外，当主动悬架系统模型参数发生变化时该模糊控制器表现出良好的鲁棒性。     

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。     

七自由度悬架模糊控制与仿真

为提高车辆悬架减振性能,兼顾车辆行驶平顺性和操稳性,以某微型轿车为基础建立了简化的七自由度悬架模型,并提出了模糊控制方法。以车身质心加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度、悬架动变形、轮胎动载荷作为评价指标,在Matlab/Simulink环境中以C级白噪声路面作为激励,对模糊控制主动悬架进行仿真。结果表明,模糊控制下的主动悬架各项评价指标均得到明显改善,为主动悬架在车辆上实际应用提供了参考。     

新型电动静液作动器主动悬架模糊PID控制

为采用新型电动静液作动器的主动悬架设计了一种模糊PID控制器,把悬挂质量相对于静平衡位置的位移(即动挠度)及其变化率作为模糊控制器的输入,PID控制器的3个参数作为模糊控制器的输出.不同频率激励路面的试验数据表明,采用模糊PID控制的主动悬架能适应不同频率路面状况,有效降低车体垂向加速度和悬架动挠度,从而提高了汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

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.     

基于T-S模糊方法的车辆主动悬架多目标控制研究

为了研究因曲线运动引起的车辆侧翻及防测翻控制方法,提升车辆在不平整道路上的平顺性及紧急避障转向操纵下侧倾稳定性,采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊建模方法,设计了主动悬架自适应多目标鲁棒控制策略。分析了基于车辆运动状态的模糊隶属度函数选择方法,当车辆直线行驶或动挠度较小时,保证车辆的行驶平顺性,当车辆发生极限转向或动挠度较大时,限制悬架相对运动量,增强对车身的垂向支撑。以优化加速度H_∞性能及悬架动挠度为控制目标,通过使用并行分布补偿方法将结果优化问题转换为线性矩阵不等式求解问题,确定反馈控制增益。采用自适应鲁棒控制(Aaptive Robust Control-ARC)保证系统在非线性、不确定性下,控制力跟踪的鲁棒性。通过SIMULINK~?及CARSIM~?联合仿真对主动悬架平顺性及侧倾稳定性控制效果进行验证,结果表明:该控制方法可以有效提升在良好路面正常行驶工况下车辆的平顺性,和被动悬架相比,小激励工况下,其加速度峰值降低了70%以上,在大激励下动挠度峰值相比被动悬架降低了15%以上。在随机路面输入下,车辆质心加速度均方根值相较被动悬架降低了4%以上,后轴悬架动挠度峰值降低近20%。当车辆发生侧翻危险工况时,基于T-S Fuzzy的主动悬架可以有效地增加车辆悬架支持力,减小车辆侧倾角,避免车辆发生侧翻。     

车辆主动悬架自适应模糊PID控制

针对车辆悬架系统的动态特性,将现代控制理论运用于主动悬架控制,提出一种新的控制策略———自适应模糊PID控制,并通过仿真验证了其可行性及有效性。这种新型智能控制策略为车辆主动悬架控制理论的研究提供了一条新思路。     

基于参数自调整模糊控制方法的半主动空气悬架仿真分析

基于参数自调整模糊控制方法对半主动空气悬架系统进行了仿真分析和试验验证．以某空气悬架大客车1／4车辆模型为仿真对象，设计了参数自调整的模糊控制器，并以随机路面为输入、悬架动行程为约束条件、簧载质量振动加速度和车轮动载荷为评价指标，对模型进行了计算机仿真，同时依据仿真模型设计了空气悬架试验台。仿真和试验结果表明，当汽车行驶工况变化时，引入参数自调整模糊控制方法可以有效降低簧载质量振动加速度和车轮动载荷。     

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.     

基于次优控制的汽车主动悬架道路友好性研究

为分析随机次优控制对汽车主动悬架系统道路友好性的影响,基于简化的二自由度四分之一汽车振动模型,设计了悬架系统的随机最优和次优控制器.采用Matlab/Simulink软件建立车辆主动悬架系统仿真模型,并对被动悬架、最优控制悬架和次优控制悬架的道路友好性进行仿真比较.结果表明,合理设计的随机次优控制悬架的道路友好性与最优控制相当或接近,且优于被动悬架,具有更好的工程应用价值.      

基于Simulink的半主动悬架PID控制与Fuzzy-PID控制仿真

文章基于在Matlab/Simulink对某车型建立二自由度四分之一半主动悬架模型,结合随机路面激励对PID控制和Fuzzy-PID控制策略进行仿真,从而改善车辆舒适性和操纵稳定性。PID控制以被控对象的偏差作为输入,经过比例,微分,积分过后得到控制量,控制简单,应用广泛,Fuzzy-PID是在PID控制基础上结合模糊控制,可以对存在非线性、多时变等较难建立精确数学模型的被控系统取得较好的控制效果。仿真结果表明:相较于被动悬架系统,两种控制策略的半主动悬架系统均改善了悬架性能,并且Fuzzy-PID控制效果明显优于PID控制并且具有良好的自适应能力。     

车辆主动悬架的神经网络模糊控制

利用神经网络来实现在车辆主动悬架中的模糊控制，通过对主动悬架实体装置的台架实验研究，在不同激励信号的作用下，神经网络模糊控制器都具有很好地抑制车体振动的特点，其控制效果明显优于PID控制。在车辆主动悬架中，神经网络模糊控制具有设计新颖，实用性强，特别对于减振效果要求较高的车辆，更能发挥其优点。     

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.     

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。     

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。