半主动悬架模糊控制仿真

为缓和路面传递给车身的冲击,改善汽车行驶的平顺性和操作稳定性,文章建立了二自由度1／4车体半主动悬架非线性动力学模型,利用MATLAB模糊逻辑控制工具箱设计半主动悬架的模糊控制器,通过运用MATLAB／SIMULINK,对悬架系统进行了仿真分析。结果表明,该控制方法能有效地降低车身垂直加速度、悬架的动挠度和车轮动载荷,提高了汽车的平顺性和操纵稳定性。     

基于频率分析的半主动悬架模糊控制方法研究

对悬架的频响特性进行的分析发现,悬架的特性与振动频率有关.因此提出了一种基于频率分析的半主动悬架的模糊控制方法.利用Matlab分别对被动悬架、采用skyhook控制的半主动悬架和基于频率分析的模糊控制的半主动悬架进行了仿真.对比仿真的结果验证了文中提出的模糊控制方法的有效性.     

可切换半主动悬架的一种自适应控制策略

以提高乘坐舒适性而不损害行车安全性作为汽车可切换半主动悬架自适应控制的出发点，根据悬架设计中乘法舒适性与行驶安全性相互矛盾的特点。     

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。     

三级阻尼可调车辆半主动悬架的模糊控制与仿真

汽车三级阻尼可调半主动悬架可以在不同行驶工况下,实现阻尼在"软"、"中"、"硬"之间的切换,从而可以较好地适应不同工况。文中设计一种模糊控制器,控制三级阻尼可调半主动悬架的阻尼值。在Matlab/Simulink中进行仿真,并与被动悬架相比较。结果表明,该模糊控制器可有效提高汽车的平顺性,并在一定程度上改善了汽车的操纵稳定性。     

汽车半主动悬架性能的联合仿真分析

为分析半主动悬架对汽车性能的影响,文章对半主动悬架的性能进行了仿真分析。首先在ADAMS／View开发环境中建立1/4汽车悬架模型;然后基于MATLAB／Simulink设置模糊控制规则,对半主动悬架进行模糊控制,并模拟出随机路面输入信号;最后利用ADAMS／Control模块将ADAMS和MATLAB／Simulink悬架模型联合起来进行仿真,与被动悬架进行了对比分析．可以看出,模糊控制下的半主动悬架舒适性更高,行驶安全性和操纵稳定性更好。联合仿真结果表明,半主动悬架的舒适性和平顺性均优于被动悬架。     

半主动悬架的滑模变结构控制

针对带有电流变液智能阻尼器的半主动汽车悬架模型,运用滑模变结构方法设计了半主动悬架滑模控制器。根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面系数,用指数趋近率改善滑模运动段的动态品质并进一步确定了半主动悬架的实时控制阻尼力。对多种激励信号下隔振质量的响应及半主动悬架系统在系统参数摄动下的鲁棒特性进行了仿真分析。结果表明:变结构控制下半主动悬架系统的隔振效果要远好于最优被动系统,而且对外界扰动有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。     

非线性连续反馈控制车辆半主动悬架

本文提出了车辆半主动悬架改进的连续反馈控制规律，用一个简单的二自由度车辆模型分别对具有该种控制规律的改进连续型昱主动悬架和连续型半主动悬架进行了数值分析，结果表明，前者比后者的减振效果最佳。     

频域快速调节半主动悬架

本文以最新的ＩＳＯ２６３１为舒适性标准，阐述了现有的被动悬架的缺陷及其各种改良措施的不实用性，并由此提出一种实用的半主动悬架控制逻辑，即频率调节逻辑，并给出了计算机模拟结果。     

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。     

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。     

基于磁流变阻尼器的半主动车辆座椅悬架模糊控制研究

设计基于磁流变阻尼器的半主动车辆座椅悬架系统的模糊控制器。用ADAMS对系统建立三维多刚体动力学模型,用MATLAB设计系统模糊控制器,并联合两者对整个系统进行仿真。仿真和台架试验结果表明,模糊控制策略能使该系统较好抑制垂直振动加速度,提高乘坐的舒适性。     

汽车非线性半主动悬架的模糊神经网络控制

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆6自由度的半主动悬架非线性动力学模型。提出了一种基于模糊神经网络系统结构的模型参考自适应控制方法来研究汽车半主动悬架的非线性控制问题，并考虑半车模型前后悬架的输入时滞，对其进行了仿真研究。研究结果表明：运用模糊神经网络非线性控制方法能够使人体和车身垂直加速度、俯仰角加速度都得到很大的衰减，证实这种模糊神经网络控制方法可大大减少路面对车身的振动冲击，提高汽车行驶平顺性。     

汽车半主动悬架的自适应LQG控制

本文根据汽车半主动悬轲的基本结构，通过力学分析建立了其数学模型，为了克服实际的悬架控制系统动态行的不确定性，采用了自适应ＬＱＧ控制策略。     

汽车半主动悬架的神经网络自适应控制

本文提出了用两个线性神经网络对汽车半主动悬架系统进行在线辨识和控制的策略，介绍了该控制系统中神经网络的在线训练方法，进行了仿真计算和结果分析。     

主动悬架系统控制策略研究

文章设计一种主动悬架控制策略,通过建立四分之一车辆主动悬架系统模型,设计模糊滑模控制策略对主动悬架系统进行控制,并使用Matlab/Simulink软件对所建立的模型进行仿真分析。通过仿真结果验证了所建模型和控制策略的准确性,同时也改善了悬架系统的性能。     

汽车半主动悬架的滑模控制及鲁棒性

在多自由度车辆动力学模型的基础上，提出了基于多输入系统的滑模控制律，并应用于汽车半主动悬架控制系统的设计。研究了系统的时、频域响应，计算了响应的功率谱均方根值，考查了滑模控制器的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明：多输入系统滑模控制器性能稳定，对模型参数的改变，具有良好的鲁棒性。