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。     

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。     

基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制

应用模糊控制和神经网络控制理论,构建了1/2车辆的半主动悬架模型,设计了基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制系统.对前轮半主动悬架采用以对应处车身垂向加速度为目标的模糊控制,对后轮半主动悬架采用轴距预瞄模糊控制,并利用神经网络来调整模糊控制器的控制规则和隶属度函数.在不同车速下对所建的控制系统分别进行了白噪声和路面脉冲输入的仿真.结果表明,与传统的被动系统相比,轴距预瞄模糊神经网络控制的半主动悬架系统能有效降低车辆振动;与模糊控制的半主动悬架系统相比,质心垂向加速度和后轮对应处车身加速度均有显著减小,较好地改善了车辆的行驶平顺性.     

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。     

基于模糊算法的车辆半主动悬架控制

以汽车二自由度悬架系统为研究对象,针对半主动悬架系统,提出以车身加速度为控制目的的模糊控制策略。以白噪声随机响应谱作为B级路面的激励输入,对被动悬架和半主动悬架系统进行仿真研究。仿真后的被动悬架与半主动悬架对结果表明,所提出的模糊控制策略有效的降低了悬架系统被击穿的可能性,提高了汽车乘坐的舒适性。     

电流变智能半主动悬架模糊PID控制

对带有电流变液智能阻尼器的半主动汽车悬架系统设计了一种模糊PID控制器。将半主动悬架簧载质量的位移及其导数作为模糊控制器的输入，PID控制器的3个增益参数作为其输出，利用电流变液智能阻尼器的阻尼力可随电压变化的特性来使车身的振动降为最小。仿真实验给出了最优被动悬架、固定参数PID控制智能半主动悬架和模糊PID控制智能半主动悬架在不同路面激励情况下的响应曲线。     

半主动悬架模糊PID混合控制及时滞分析

半主动悬架较被动悬架，在乘坐舒适性、操纵稳定性方面均有较大提高，同时与主动悬架相比具有性价比高、耗能小等优点，所以半主动悬架成为近年来汽车底盘研究的热点。本文基于车辆4自由度1／2半主动悬架模型，提出了模糊PID混合控制算法，并基于该算法对半主动悬架进行控制，且对半主动悬架系统的时滞问题做了定量分析。仿真结果表明，模糊PID混合控制的半主动悬架在车身加速度、车身俯仰角加速度、前后悬架动挠度、前后轮胎动载荷、前后簧载质量加速度等在时域和频域中均有所改善，且一定量的时滞对该算法亦影响较小。这对半主动悬架控制算法的研究和半主动悬架的开发具有较大参考价值。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

基于神经网络控制的半主动空气悬架仿真研究

以某空气悬架大客车1/4车辆模型为仿真对象,设计了模型参考神经网络自适应控制器,并以正弦和随机输入为路面激励,以簧载质量垂直方向振动加速度值为控制量,对模型进行了计算机仿真,从簧载质量加速度时间历程可以看出神经网络控制器对工况和结构参数的变化具有较好的自适应能力.     

汽车半主动悬架系统发展状况

简要回顾汽车半主动悬架系统的发展,论述刚度可控半主动悬架系统的研究及其发展动态,详细阐述了当前各种可调减振器的研究开发状况,并提出了新型磁流变液减振器的研究内容。在评价了主要的半主动悬架控制策略的基础上,指出应着重研究复合、实用、稳定的控制方法,并重视非线性控制问题的研究和解决。另外,提出了汽车半主动悬架系统的研究与开发思路。     

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。     

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.     

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。     

基于免疫算法的汽车主动悬架控制研究

应用免疫算法理论,以车身垂直加速度、悬架动行程和车轮动载为控制目标,设计了基于汽车1/4模型的主动悬架控制策略。该算法利用信息熵作为评价抗体亲和力的指标,具有多样识别能力、强鲁棒性和免疫记忆功能。仿真结果表明,基于免疫控制器的主动悬架对汽车的平顺性和操纵稳定性有较明显的改善。     

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。     

车辆半主动悬架神经网络自适应控制的研究

针对变刚度半主动悬架这种时变的、非线性复杂系统,提出将神经网络自适应控制策略用于该悬架的控制,研究中主要用车身垂直加速度作为主要控制目标,以提高车辆行驶的平顺性,同时在仿真控制研究中兼顾悬架动挠度和车轮动载荷的变化,以提高车辆行驶安全性和操纵稳定性,通过仿真计算和结果分析验证了其可行性和有效性。