基于串联型模糊神经网络的汽车半主动悬架的研究

本文建立了五自由度汽车半主动悬架系统模型，提出一种用于汽车悬 半主动振动控制系统的模糊神经网络方法，对半主动悬架 计算机仿真和结果分析，并通过与被动悬架相比较，证明半主动悬架系统在减少振动，提高汽车平一方面要优于被动悬架。     

一种用于1／2汽车主动悬架的可调模糊控制器

本文对用于1／2汽车主动悬架系统的模糊控制器进行了研究。在设计模糊控制器时，引入模糊控制规则调整因子，使得控制策略灵活，适应性强，并以模拟路面时间历程为输入对汽车1／2主动悬架模型进行计算机仿真，结果表明用这种可调模糊控制器控制的主动悬架，汽车的适性和操纵稳定性都得到了明显改善。     

基于Simulink的汽车主动悬架模糊控制研究

把汽车车身质量看作刚体,建立了二自由度1／4车身主动悬架运动方程和路面输入模型,应用模糊控制理论,建立了IF—THEN模糊规则,进行了汽车主动悬架的模糊控制器设计和仿真,通过与被动悬架的仿真比较,结果表明模糊控制器在改善汽车平顺性和舒适性上具有明显效果。     

基于T-S模型的主动悬架保性能控制研究

建立了1/2车4自由度主动悬架的T-S模糊模型,提出了基于该模型的模糊保性能控制方案,并且针对含有参数不确定性的主动悬架系统进行了仿真。结果表明该方法能够取得较满意的控制效果,也证明了主动悬架系统在减少振动、提高汽车平顺性方面要优于被动悬架。     

汽车主动悬架系统的模糊控制

对汽车主动悬架的模糊控制方法进行了研究。以阶跃函数和模拟路面为输入，对汽车１／４主动悬架模型进行计算机仿真分析，并与被动悬架模型进行对比分析，结果表明，用该方法控制的主动悬架，汽车车身加速度明显降低。     

主动悬架系统对汽车侧翻稳定性的改善分析

针对被动悬架系统侧翻稳定性较差的问题,提出采用主动悬架系统的方法进行改善.通过汽车侧倾运动状态分析,建立了被动悬架系统、主动悬架系统和控制系统模型.模拟分析表明,主动悬架系统使汽车在弯道行驶时的侧倾角有效值下降92.8%,侧倾角加速度有效值下降78.2%,侧翻因子有效值下降92.6%.结果表明,利用主动悬架系统可有效降低汽车非直线行驶时的侧倾角及侧倾角加速度,提高汽车的侧翻稳定性,采用主动悬架系统是提高汽车非直线行驶状态下安全性的一个合理的解决方案.     

基于EHA的汽车主动悬架控制时滞研究

在分析电动静液压作动器(EHA)汽车主动悬架结构的基础上,建立了含时滞的EHA汽车主动悬架模型,研究了时滞对模糊控制主动悬架动态性能的影响.论述了解决控制时滞问题的主要策略,对带有时滞补偿的EHA模糊主动悬架进行了试验研究.试验结果表明,采用时滞补偿算法明显改善了EHA主动悬架的控制效果,为主动悬架样机的实用化奠定了基础.     

汽车主动悬架的最优预见近

本文针对１／２车辆模型，应用最优预见控制理论对汽车主动悬架进行控制系统的设计和研究，计算机仿真结果表明，所得出的系统能有效改善汽车乘坐舒适性。     

汽车主动悬架与ESP系统协同控制仿真

以八自由度整车模型为研究对象,建立单独的汽车主动悬架模型和电子稳定程序（ESP）系统模型,主动悬架系统采用最优控制,ESP系统采用模糊控制,设计协同控制器,对汽车主动悬架系统和 ESP系统进行安全稳定性协调控制;在阶跃工况下,对协调控制系统模型和单个子系统模型利用 MATLAB/Simulink软件进行仿真,结果表明,协同控制的效果优于单独控制,车辆行驶稳定性和主动安全性得到较好控制,提高了车辆乘坐舒适性。     

主动悬架系统对汽车侧翻稳定性改善分析

针对被动悬架系统侧翻稳定性比较差的问题,提出采用主动悬架系统的方法进行改善。通过汽车侧倾运动状态分析,建立了被动悬架系统、主动悬架系统和控制系统模型。模拟分析表明,主动悬架系统使得汽车在弯道行驶时的侧倾角有效值下降了92.8%,侧倾角加速度有效值下降了78.2%,侧翻因子有效值下降了92.6%。结果表明:利用主动悬架系统可以有效地降低汽车非直线行驶时的倾角以及侧倾角加速度,提高汽车的侧翻稳定性,是提高汽车非直线行驶状态下安全性的一个合理的解决方案。     

半主动悬架的控制策略探讨

综述汽车悬架控制系统的基本类型,以半主动悬架为研究对象,推导建立汽车两自由度1/4车体模型,提出一种汽车半主动悬架系统的模糊控制方法,并利用MATLAB进行仿真,结果证明该控制策略有效.     

整车转弯制动控制仿真研究

转弯制动是汽车行驶中的常见工况。为了研究在该工况下对汽车控制时的各项性能，建立了整车非线性多体动力学模型．仿真分析了样车的操纵稳定性、平顺性和制动性能；利用ADAMS与MATLAB联合仿真技术，针对汽车在转弯制动的工况下的动态特性，对前轮转向和悬架采取联合控制，仿真结果表明所采用的模糊PID控制方法能较好地改进汽车的行驶性能。     

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。     

汽车主动悬架自调整模糊控制试验

以汽车操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标,提出一种在线可调整的模糊控制算法,其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。针对简化的汽车模型,为控制悬架系统的振动设计了自调整模糊控制器。与自适应控制主动悬架系统相比较,在两自由度悬架系统试验台架上进行了对比试验研究,结果表明该算法对汽车的振动控制具有明显效果,进一步说明提出的算法对汽车悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

Fuzzy and adaptive fuzzy control for the automobiles' active suspension system

Two typical criteria for good vehicle suspension performance are their ability to provide good road handling and increased passenger comfort. The main disturbance affecting these two criteria is terrain irregularities. Active suspension control systems reduce these undesirable effects by isolating car body motion from vibrations at the wheels. This paper describes fuzzy and adaptive fuzzy control (AFC) schemes for the automobile active suspension system (ASS). The design objective is to provide smooth vertical motion so as to achieve the road holding and riding comfort over a wide range of road profiles. The efficacy of the proposed control schemes is demonstrated via simulations. With respect to the optimal linear quadratic regulator (LQR), it is shown that superior results have been achieved by the AFC.     

Fuzzy and adaptive fuzzy control for the automobiles’ active suspension system

Two typical criteria for good vehicle suspension performance are their ability to provide good road handling and increased passenger comfort. The main disturbance affecting these two criteria is terrain irregularities. Active suspension control systems reduce these undesirable effects by isolating car body motion from vibrations at the wheels. This paper describes fuzzy and adaptive fuzzy control (AFC) schemes for the automobile active suspension system (ASS). The design objective is to provide smooth vertical motion so as to achieve the road holding and riding comfort over a wide range of road profiles. The efficacy of the proposed control schemes is demonstrated via simulations. With respect to the optimal linear quadratic regulator (LQR), it is shown that superior results have been achieved by the AFC.     

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。     

基于模糊控制的主动悬架联合仿真

在ADAMS软件中建立包含整车、人、随机路面等要素的仿真模型,使模型更接近实际。利用MATLAB软件建立控制系统,采用模糊控制的方法产生主动悬架的主动力,进行联合仿真。联合仿真的结果与实际情况相符,证明了主动悬架有助于减小汽车运行中悬架的垂直加速度,有利于提高乘坐舒适性。联合仿真的方法避免了复杂模型的动力学公式和传递函数推导,是开发车辆的一种有效的方法。