混合动力客车制动能量回馈及控制仿真研究

基于AVL Cruise软件建立了并联式混合动力客车模型,设计了并联混合动力客车控制策略,在纯电机制动模式和机电混合制动模式下对混合动力客车的能量再生制动进行了仿真。仿真结果表明：在纯电机制动模式下能较充分回收汽车制动动能,但是制动效能较低;在机电混合制动模式下,制动效能高,与纯机械制动效能基本一致,但电机再生制动回收能量的效果不很明显。     

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...     

无外界动力源主动悬架的能量可用性(英文)

将无外界动力源的主动悬架在半主动模式下吸收平均功率与在主动模式下消耗平均功率的绝对值比作为能量可用性的评价指标,分析了优化PID与LQG控制主动悬架的性能与能量可用性。针对某重型汽车的1/4车主动悬架模型,设计了PID与LQG控制器。当悬架阻尼比为0.1时,以悬架二次型性能指标为目标函数,利用遗传算法对PID控制器参数进行了优化。发现优化PID控制主动悬架的二次型性能指标较LQG控制主动悬架大3.32%,优化PID与LQG控制主动悬架的能量可用性评价指标分别为17.15和226.33。分析结果表明:LQG控制主动悬架的性能略优于优化PID控制主动悬架;2种主动悬架均满足能量可用性要求,且LQG控制主动悬架的能量可用性远优于优化PID控制主动悬架。     

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%。      

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。     

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.      

能量回馈式主动悬挂的鲁棒控制器设计

为了改善具有参数不确定的能量回馈式主动悬挂系统的稳定性、减振性能以及能量回馈性能,对含摄动的系统模型进行了鲁棒控制器设计,并给出了系统的能量平衡条件.在MATLAB/SIMULINK下,对控制系统进行了仿真.结果表明,鲁棒控制器使得能量回馈式主动悬挂系统稳定;相比传统最优控制器,减振性能得到明显改善;控制作用力、悬挂动...     

Regenerative braking algorithm for an ISG HEV based on regenerative torque optimization

A novel regenerative braking algorithm based on regenerative torque optimization with emulate engine compression braking (EECB) was proposed to make effective and maximum use of brake energy in order to improve fuel economy. The actual brake oil pressure of driving wheel which is reduced by the amount of the regenerative braking force is supplied from the electronic hydraulic brake system. Regenerative torque optimization maximizes the actual regenerative power recuperation by energy storage component, and EECB is a useful extended type of regenerative braking. The simulation results show that actual regenerative power recuperation for the novel regenerative braking algorithm is more than using conventional one, and life-span of brake disks is prolonged for the novel algorithm.     

基于1/2车辆模型的主动悬架的最优控制研究

建立了六自由度的1/2车辆模型,应用二次性能指标的最优控制理论对主动悬架进行了分析计算。仿真结果表明,主动悬架在汽车驾乘舒适性及操纵稳定性等方面相对于被动悬架都有很大的提高。     

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。     

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.     

新型Halbach阵列永磁电动悬浮系统垂向稳定性

针对永磁电动悬浮系统的垂向动态稳定性问题, 研究了永磁电动悬浮系统的临界稳定特性; 提出了一种永磁铁加常导线圈混合构成的新型Halbach阵列, 通过在永磁体表面缠绕有源常导线圈, 实现了永磁电动悬浮系统阻尼的主动控制, 并对比了新型Halbach阵列与其他2种主动电磁阻尼控制方案; 建立了新型Halbach阵列永磁电动悬浮系统垂向动力学模型, 并采用经典PID闭环控制方法设计了悬浮控制器, 分别在无外界干扰、外界扰动力干扰和轨道不平顺干扰3种情况下仿真分析了该系统的垂向动态稳定性。研究结果表明: 永磁电动悬浮系统在扰动力作用下将进行等幅震荡而不能稳定悬浮, 连续扰动力干扰下甚至可能撞轨; 提出的新型Halbach阵列具有磁场耦合计算方便、力调节范围大的优点; 设计的悬浮控制器能使系统稳定悬浮于额定气隙0.03 m的平衡位置, 且线圈电流为0, 不产生损耗, 仿真分析所得系统悬浮气隙和线圈电流与理论分析结果的相对误差小于0.01%;当出现轨道不平顺干扰时, 系统能快速稳定悬浮于额定气隙0.03 m的平衡位置, 稳定后的线圈电流仍为0, 实现了永磁电动悬浮系统的零功率平衡; 当外界扰动力为±1 500 N时, 系统能快速稳定悬浮于额定气隙0.03 m的平衡位置, 稳定后的线圈电流分别为29.68和-30.40 A, 表明新型Halbach阵列永磁电动悬浮系统能够实现垂向动态稳定。      

高速综合检测列车车体与车下设备耦合振动分析

针对时速400km高速检测列车,建立了刚柔耦合的车辆非线性系统动力学模型,探讨了车下弹性悬挂系统的振动特性．通过仿真和理论分析,研究了检测列车整备状态车体结构模态参数与车下悬挂设备模态参数间的匹配关系,给出整备状态车体与车下有源设备最佳模态参数匹配原则,确定了车体与车下设备悬挂件最佳匹配参数．研究结果表明：该方法可以根据车下悬挂系统的动态响应,有效确定时速400km高速检测列车的最佳车下悬挂方案．     

具有主动悬挂的高速客车动力学性能研究

以具有二系横向主动控制悬挂装置的高速客车为例，建立了具有３１个自由度的整车数学模型。通过对系统主动悬挂简单数学模型最优控制的研究，给出了其控制规律，并用于高速客车的主动控制悬挂装置。通过对高速客车的运动稳定性、曲线通过性能、随机响应的动力学仿真分析表明，加装该二系横向主动控制装置不仅能提高高速客车的蛇行临界速度，而且能较大地改善高速客车的横向运行平稳性；高速客车曲线通过性能如脱轨系数、轮轨横向力均     

基于混合式磁浮平台的解耦及控制分析

为了研究磁悬浮平台系统中存在的多自由度耦合问题,提出一种利用永磁体之间的被动受力来减少竖直方向上主动控制的设计思路,给出一种混合斥力式磁浮平台的结构设计,该磁悬浮结构的定子由永磁体和电磁线圈共同组成,由永磁体提供主要的悬浮力,电磁线圈提供水平方向的驱动力,以此减少负责主动悬浮的线圈数量,减小线圈功耗及产热. 基于磁荷模型推导出磁标量势满足的拉普拉斯方程,利用分离变量法求出磁标量势的解析表达式,并对浮子在整个磁场中的受力进行精确的计算;充分研究探讨了定子与动子永磁体之间被动悬浮力的稳定区域,简化忽略了竖直方向上力的解耦,建立被控对象的数学模型,并研制了以微控制单元为中心的数字集成控制器,通过试验研究了平台的悬浮性能. 研究结果表明:本文所提出的混合斥力式磁浮平台在悬浮高度23 mm水平范围 ± 4 mm内,能够实现稳定的水平运动,并且浮子在垂直方向的位移变化不超过0.2 mm.      

高速客车转向架悬挂参数分析

为了全面考察转向架悬挂参数对高速客车行车安全性和乘坐舒适性的影响规律,为高速客车转向架悬挂参数的合理选取提供理论依据,首先从时域内分析了一、二系悬挂参数对高速客车动力学性能的影响,然后从频域内分析了二系悬挂参数对车体振动模态的影响.仿真计算与分析结果表明:合理设置一系纵向和横向定位刚度和二系抗蛇行减振器结构阻尼参数即可基本实现转向架较高的临界速度;减小二系横向刚度而适当增大二系横向阻尼可提高高速客车的横向平稳性;为了改善高速客车的垂向平稳性,一、二系垂向减振器阻尼都不宜选取过大.     

高速客车转向架悬挂参数分析

为了全面考察转向架悬挂参数对高速客车行车安全性和乘坐舒适性的影响规律,为高速客车转向架悬挂参数的合理选取提供理论依据,首先从时域内分析了一、二系悬挂参数对高速客车动力学性能的影响,然后从频域内分析了二系悬挂参数对车体振动模态的影响.仿真计算与分析结果表明:合理设置一系纵向和横向定位刚度和二系抗蛇行减振器结构阻尼参数即可基本实现转向架较高的临界速度;减小二系横向刚度而适当增大二系横向阻尼可提高高速客车的横向平稳性;为了改善高速客车的垂向平稳性,一、二系垂向减振器阻尼都不宜选取过大.     

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.     

采用主动控制技术提高铁路车辆横向平稳性

建立了横向主动悬挂的１７个自由度计算模型，将主动控制铁路车辆的横向平稳性问题，归结为一性二次型最优问题（ＬＱ问题）求解。计算分析了铁路车辆在采用主动悬挂后横向平稳性改善的情况。计算结果表明，与被动悬挂相比，主动悬挂使车体横向加速度和轮轨作用力均方根值分别降低６０％和２０％左右。     

高速受电弓滑模半主动控制

为解决人工磁瓦表面缺陷检测质量不稳定的问题,提出了一种自动检测磁瓦表面缺陷的方法.首先利用磁瓦轮廓长度、面积等几何特征及轮廓匹配的相似度作为特征向量,采用支持向量机进行初次分类;然后再利用对凸凹缺陷的分析,得到缺陷数量和面积作为特征向量,采用最小均方误差分类器进行二次分类;最后对上述2步结果做与运算,得出最终判断.实验表明本方法可以达到正确识别率约为91.80%,错误接受率约为0.75%,正确拒绝率约为14.00%.