新型半主动悬挂系统装车试验结果分析

为研究改善高速列车乘坐舒适度,在山阳新干线500系电动车组上对新型半主动悬挂系统进行了走行试验。试验结果证实了其减振效果等于或高于现行半主动悬挂系统。     

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。     

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。     

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。     

磁流变半主动悬架研究及实车试验分析

针对车辆半主动悬架系统的整车协调控制,通过悬架动力学模型分析了耦合量的影响,提出了一种主从控制方法.基于自行研制的并联常通孔式磁流变减振器和控制系统开展了实车道路试验.在越野路行驶时,驾驶员坐垫处的加权加速度降低了13.8％～42.6％,车身俯仰角速度降低了21.1％～53.7％;蛇行试验中车身侧倾角速度、角度分别平均...     

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。     

斜拉索-磁流变阻尼器多性能约束下的减振控制算法

提出一种极点和方差指标约束下的斜拉索-磁流变减振控制算法。基于Halmiton原理与切比雪夫级数求解方法建立斜拉索-阻尼器减振控制系统状态空间方程。以极点表达减振控制快速性和稳定性约束,以方差表达小振幅和振速约束,基于凸优化理论,给出满足相容快速性、稳定性、小振幅以及振速指标约束下的磁流变半主动减振控制算法。最后,以某斜拉桥C20号斜拉索为例进行仿真验证。结果表明,给出的减振控制算法能保证斜拉索在随机外界激励下的快速性稳定性,且有效抑制拉索的振幅,减振效果良好。