空气悬架系统的理想孪生动挠度跟踪控制策略

为解决车辆主动悬架系统减振效果与控制能耗间的矛盾,基于“数字孪生、以虚控实、节能减振”理念,提出了主动空气悬架系统的理想孪生动挠度跟踪控制策略。首先,以车辆座椅主动空气悬架系统为例,利用准零刚度系统构建了真实空气悬架系统的理想数字孪生体,同时建立了该孪生体的参数匹配设计方法;然后,以空气弹簧气体压力控制为节点,设计了外环位置模糊非奇异快速终端滑模控制器,以及考虑空气弹簧充放气过程中电磁阀非线性流量特性的内环气压控制器,进而实现真实悬架系统对实际激励下孪生体动挠度的跟踪;最后,通过台架模拟实验与整车平顺性仿真实验,对所提控制策略的有效性与先进性进行了验证。结果表明:与以降低加速度为控制目标的传统控制策略相比,所提策略在随机路况下的座椅垂向振动加速度均方根更小且控制能耗均方根最小降幅达65.0%,冲击路况下座椅垂向振动剂量也更小且主动控制力最大降幅高达45.5%。所提策略性能明显优于传统策略,能在有效提高悬架系统减振性能的同时大幅降低主动控制能耗,有效解决了上述矛盾,可推广应用于各类主动悬架系统,为节能减振提供新的研究思路。

磁力馈能主动悬架稳定性分析

为了提高车辆行驶平顺性和安全性,提出了一种新型磁力馈能主动悬架,并研究其稳定性。采用BP神经网络PID控制算法(BP-PID)搭建磁力馈能主动悬架控制系统,利用MATLAB/Simulink进行理论仿真。建立B级和C级随机路面,仿真分析不同速度、不同等级下,磁力馈能主动悬架的稳定性。结果表明,相比于被动悬架效果和PID控制的磁力馈能主动悬架效果,采用BP-PID控制可明显提高悬架稳定性。B级随机路面60 km/h时车身垂直加速度改善了45.90%,证明了BP-PID控制的合理性,可有效提升悬架稳定性。

整车主动悬架滑模控制及多目标优化

为改善车辆主动悬架系统性能,在建立整车主动悬架系统模型的基础上,结合滑模变结构控制理论,提出了一种基于多目标优化的主动悬架系统控制参数的优化方法。基于滑模面到达条件结合李雅普诺夫稳定性理论对滑模控制器进行稳定性验证,建立以车身侧倾角加速度、车身俯仰角加速度和车身垂直加速度为控制目标的多目标优化问题,并利用粒子群算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明,优化后主动悬架系统的3个控制目标函数值较优化前分别减小了10.3%、27.3%和20.0%,基于多目标优化的整车主动悬架滑模控制策略改善了整车的乘坐舒适性和操纵稳定性。

基于主动悬架的直线式电磁俘能器关键参数分析

为研究应用在主动悬架上的直线式电磁俘能器参数的影响,构建了基于主动悬架的线性二次调节器(LQR)控制模型,并在其基础上通过实验研究了依赖于悬架相对运动的直线式电磁俘能器效率。通过改变永磁体的直径、线圈匝数以及悬架之间的相对速度,研究不同参数对电磁俘能器效率的影响,结果表明,在保持其他参数不变的情况下,增大永磁体的直径、采用更多的线圈匝数以及更快的相对速度,均有利于提高电磁俘能器的效率。此外,通过对比主动悬架和被动悬架的俘获能量效果可知,在其他条件相同的情况下,主动悬架比被动悬架能够俘获更多的能量,这为进一步探索应用于主动悬架上的直线式电磁俘能器提供了理论基础和实践参考。

基于特性的商用车整体式车桥及耦合悬架动力学模型研究

车桥及悬架是汽车的重要部件,为了实时模拟商用车的整体式车桥及多种结构类型的悬架,本文采用基于总成特性的建模技术路线,将车桥的运动解耦为Motion运动学和Ride动力学,将悬架特性划分为耦合承载特性、RC/PC导向特性和耦合K&C运动学特性,创新性地考虑了车桥的俯仰动态效应、桥间承载非线性动态耦合关系、桥间K&C运动学耦合关系,建立了能够激发出商用车制动抖振负面现象的动力学模型,并提出了针对耦合悬架的K&C试验方案和模型参数辨识方法。最后,通过对比K&C试验数据,并与TruckSim模型作对比,系统层级上验证了本模型的精准性;通过将车辆参数填入UniTruck软件,对某款商用车进行了仿真,并与TruckSim仿真结果作对比,整车层级上验证了本模型的有效性。

概率融合的抗侧翻智能主动悬架控制研究

为了提升高质心车辆的侧倾稳定性和平顺性,降低车辆侧翻事故造成的伤亡率,提出一种基于概率融合隶属度函数构建理论的侧翻工况预测和控制方法。首先,通过采集车辆侧翻工况数据,选取车辆状态变量,基于影响权重确定与车辆侧翻相关的关键影响因子。其次,根据时间序列对数据进行时间片段划分,设计动态贝叶斯预测网络,对下一时间片段内车辆侧翻概率进行预测。最后,根据车辆性能参数与控制器参数的映射规则,建立概率融合的Takagi-Sugeno(T-S)模糊隶属度函数,设计车辆主动悬架抗侧翻鲁棒控制器。CARSIM/Simulink联合仿真结果表明,与被动悬架、半主动悬架、多目标控制主动悬架相比,所提方法可以平稳且高效地防止车辆侧翻,提升车辆行驶的安全性。

基于遗传算法的汽车主动悬架变论域模糊PID控制

针对1/4车主动悬架系统,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的变论域模糊比例-积分-微分(proportional-integral-differential,PID)控制方法.在建立主动悬架系统模型的基础上,引入变论域思想设计模糊PID控制器.为进一步改善控制器减振效果,采用GA来优化变论域中伸缩因子描述函数的参数.结果表明:相比PID、模糊PID与未优化的变论域模糊PID等控制方法,基于GA的变论域模糊PID控制方法在降低车身垂向加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性;所提控制方法对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性.

基于事件触发的汽车主动悬架振动控制器设计

为提升车辆的行驶平稳性和安全性,针对具有输入死区和饱和特性的汽车主动悬架系统,设计一种基于事件触发(Event Trigger,ET)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的智能振动控制器。在构建四分之一车辆主动悬架模型基础上,提出一种高效的ET控制器,能够有效缓解通信紧张问题和避免控制器固有的芝诺现象,提高控制器的稳定性和可靠性。为了进一步增强控制器的智能性和自适应性引入了LSTM神经网络,利用径向基函数神经网络来模拟和生成不同条件下的响应数据实现LSTM神经网络的训练,以精确预测并补偿作动器的死区和饱和影响,进而使主动悬架系统的垂直加速度趋近于0 m/s^(2),从而极大地提升了乘坐舒适性。通过数值仿真验证所设计控制器的适用性和有效性。研究结果表明,所设计的控制器在多种工况下能够有效提高主动悬架系统的动态性能。

基于深度迁移学习的车辆悬架高频异常振动故障诊断

在车辆悬架故障诊断过程中,深度学习故障诊断模型在面对少量样本数据时模型训练效果不佳,导致诊断模型的接收者操作特性曲线(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)较小的问题,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,对采集的车辆悬架高频振动信号进行分解处理,根据每个经验模态分量(intrinsic mode functions,IMF)的能量,提取高频异常振动故障特征,构建了基于深度迁移学习的诊断模型;以深度卷积神经网络算法为基础,对小样本特征矢量信息进行故障知识迁移处理,通过参数微调更新权值,优化故障诊断模型。实验结果表明:优化后模型的AUC值为0.89,模型故障诊断结果具有较高准确性。

基于主动悬架的整车车身姿态控制策略研究

针对车辆在行驶过程中产生的车身姿态失衡问题,提出了一种基于姿态补偿的主动悬架整车车身姿态控制策略。在建立整车七自由度动力学模型,并基于随机路面进行实车试验验证整车模型的准确性的基础上,构建了模型预测控制器,根据状态观测器估计的各信号求解各个悬架的垂向控制力以衰减车辆垂向振动;进而以模糊算法为基础设计车身姿态补偿控制策略,使电磁直线作动器产生反作用力以抑制车身姿态恶化。选取某型号直线电机作为主动悬架力源,将垂向控制力与姿态补偿力合并得到各悬架控制所需电磁作动力,以此计算电机所需目标电流,并通过MATLAB/Simulink平台对主动悬架系统进行仿真。仿真结果表明:所提出的基于主动悬架的整车车身姿态控制策略在不影响车辆垂向控制效果的基础上,能够大幅降低车辆质心侧倾角和俯仰角的均方根值,车身姿态得到有效控制。

基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架性能研究

针对二自由度主动悬架比例-积分-微分(PID)控制器参数整定问题,引入粒子群算法,借助粒子群算法的全局搜索能力解决PID控制器参数整定问题,考虑到传统粒子群算法收敛速度较慢,设计了一种改进粒子群算法,根据悬架性能评价指标建立目标函数,分别模拟了随机路面激励输入和减速带式梯形冲击路面激励输入,并验证了基于改进粒子群算法优化的PID控制器的有效性。仿真结果表明:改进粒子群算法后目标函数的收敛速度明显提高;基于改进粒子群算法优化PID控制的主动悬架在不同激励输入条件下均具有较好的行驶平顺性;验证了改进粒子群算法的有效性并解决了PID控制器参数整定问题。

对称悬架混联轮腿机器人结构设计与参数优化

为了实现机器人在地下空间低能耗的灵活运动,文中设计了一种对称悬架混联轮腿机器人,并针对其腿部参数优化问题,提出了一种基于沙猫群算法的性能均衡优化方法(简称均衡优化方法)。结合对称四边形机构与悬架系统,设计了一种对称悬架混联式轮腿结构,并建立其运动学和动力学模型,分析了腿部杆长对单轮腿运动空间和灵活性指标的影响,预优化确定了腿部初始杆长均为0.3 m。在满足轮腿越障规划空间及高灵活性的基础上,为了实现低能耗,建立了轮腿性能均衡优化评价指标,采用均衡优化方法对腿部杆长进行了优化研究。数值计算结果表明:大腿和小腿杆长最优值分别为0.23 m和0.3 m,该轮腿运动能耗为23.18 J,运动空间为0.1322 m2,灵活性指标变化范围为(0.2,1)。优化后灵活性保持不变,运动空间减小了24.54%,能耗降低了22.60%,验证了该方法合理有效,为轮腿机器人的设计与优化提供了一种新的思路。

基于超螺旋二阶滑膜的汽车主动悬架控制方法研究

汽车悬架的控制效果直接影响汽车的稳定性和舒适性,针对一阶滑模控制在主动悬架控制中存在的抖振和控制精度问题,基于汽车二自由度1/4主动悬架模型,提出了一种基于超螺旋二阶滑模控制的汽车主动悬架控制方法。在控制器前端串联一个负加速度反馈回路来调节悬架性能,并使用扩展的超螺旋观测器实时补偿系统的未知内部动态。为了验证控制方法的可行性,通过仿真进行对比分析。仿真结果表明,相比于一阶滑膜控制,该方法解决了悬架未知非线性动态的多目标控制问题,能更有效地改善汽车稳定性和舒适性。

电磁直线悬架主动控制研究

为了提高以直线电机为作动器的电磁直线悬架的动态特性,提出了一种由主环与内环构成的主动控制策略。其中,主环采用通过粒子群算法优化的LQG控制计算出理想主动控制力,内环采用基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的直接推力控制策略跟踪理想主动控制力。建立了电磁悬架动力学模型及直线电机数学模型,并通过试验验证了直线电机数学模型的正确性。同时,为了降低传统直接推力控制中的磁链、电磁推力波动,采用磁链、电磁推力双闭环控制器替换滞环比较器,利用SVPWM模块代替开关选择模块。在此基础上,针对PI控制器鲁棒性差、精度低的缺点,设计了速度环滑模控制器以提高电机系统控制特性。最后对电机控制性能及悬架动态特性进行了仿真分析。结果表明:相较于无控制策略,所设计的主动控制策略使电磁直线悬架车身加速度、悬架动挠度及轮胎动载荷分别降低了21.8%、9.8%及17.6%,有效改善了悬架的动态特性。

含惯容器的仿生X形悬架设计与减振性能分析

针对履带车辆悬架减振性能优化的问题,将滚珠丝杠惯容器与仿生X形结构结合,设计了一种含惯容器的仿生X形履带车辆悬架。首先,以悬架单体为研究对象,以悬架位移传递率为性能指标,进行振动分析,结果表明,相较于传统弹簧-阻尼悬架和仿生X形悬架,加入惯容器后,悬架的性能更好、主频更低,且当输入激励在5~11 Hz范围内时,系统的位移传递率最低,减振效果最好。其次,建立了一组履带车辆半车模型,以3种不同等级的随机路面信号作为激励,对车辆的点头加速度进行分析,对比传统仿生X形悬架,含惯容器悬架的点头加速度分别降低了9.3%、42.98%以及65.91%,且路面等级越高,路况越复杂,悬架点头加速度越低,减振效果越好。研究结果为利用惯容器和仿生X形结构,设计减振效果更好的新型履带车辆悬架提供了参考。

矿用宽体车互联式油气悬架系统平顺性分析

采用钢板弹簧悬架的矿用宽体车难以获得良好的行驶平顺性,为此,提出了一种刚度阻尼可调的互联式油气悬架系统。首先,阐述了互联式油气悬架系统的工作原理,建立了油气悬架系统的数学模型;其次,运用AMESim软件搭建了互联式油气悬架系统和钢板弹簧悬架的仿真模型,确定了仿真模型中的主要参数;最后,在D级随机路面激励下进行了匀速和加速-制动运行工况的车辆行驶平顺性仿真研究,并对仿真结果进行了分析。研究结果表明:与钢板弹簧悬架相比,匀速和加速-制动的空载工况下,互联式油气悬架系统的车身加速度均方根值分别下降了38.7%和38.8%,车轮动载荷均方根值分别增加了3.1%和0.5%,不影响车轮的接地性,悬架动挠度均方根值分别增加了41.6%和39.7%,悬架撞击限位块的概率小于0.1%,满足设计要求;匀速和加速-制动的满载工况下,互联式油气悬架系统的车身加速度、车轮动载荷、悬架动挠度三项平顺性评价指标均得到改善。该结果证明互联式油气悬架系统可提升车辆的行驶平顺性,为矿用宽体车油气悬架系统设计提供参考。

主动悬架直线电机温升-电磁特性分析与优化设计

为了提高主动悬架系统中直线电机的工作性能,以一种圆筒型永磁同步直线电机为研究对象,对其进行特性分析与结构优化。以某SUV为例,构建了其主动悬架系统的多体动力学模型,仿真确定了电机的总体设计指标与初始结构。采用有限元方法建立了考虑材料热属性变化的直线电机温升模型,分析了不同行驶车速下的温升分布及其对直线电机电磁特性的影响。结果发现:电机温升直接影响输出推力与绕组损耗,抑制温升有助于减小绕组损耗,但推力波动会随之上升。根据磁-热耦合特性分析结果,以空载定位力和绕组温升为优化目标,进行了参数敏感度分析,并采用响应面法对直线电机结构参数进行多目标优化。结果表明:优化后直线电机的空载定位力减小了7.5%,绕组损耗降低了17.5%,绕组温升降低了11.02%,电机工作性能显著提升。试制了永磁同步直线电机样机,并进行了台架测试,实验与仿真误差均在5%以内,验证了结构和优化方案的有效性。

扭转减振器式全地形车悬架系统设计及舒适性研究

为解决履带式全地形车辆舒适性及抗冲击性能差的问题,提出一种含弧弹簧阻尼结构的扭转减振器式悬架系统,设计了单负重轮悬架系统并开展动力学建模与舒适性分析,研究了不同工况下整车舒适性及抗冲击性能。研究发现:①单负重轮悬架系统静、动态特性参数值均在合理的范围内;相同路面车速增加时,单负重轮悬架系统车身垂向加速度和悬架动挠度均方根的相对增长率降低;路面等级、车速增加时,单负重轮悬架系统车身垂向加速度传递率(8.5%~6.5%)以较小的数值呈小幅下降趋势。②整车通过D、E级路面和极端路面时,所提悬架系统相对传统扭杆弹簧悬架系统表现出优良的舒适性和抗冲击性,验证了悬架设计方案的正确性和有效性。

车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制研究

针对传统变论域模糊控制存在过度依赖专家经验、伸缩因子参数不能自适应调整的问题,提出一种车辆主动悬架自适应变论域T-S模糊控制策略,从而提高车辆的行驶平顺性。结合神经网络和T-S模糊推理建立基于自适应神经模糊推理的一阶T-S模糊控制器,利用神经网络的自学习特性产生完善的模糊规则,进而在传统函数型伸缩因子的基础上,将系统误差和误差变化率作为动态参数引入伸缩因子中,实现伸缩因子参数的自适应调整,解决了传统函数型伸缩因子因参数确定难度大导致控制效果差的问题。通过随机工况下的仿真分析和基于相似理论的缩尺实验,对所提出算法的有效性和工况自适应性进行了验证。结果表明,所提出的自适应变论域T-S模糊控制策略具有较强的工况适应性,在不同车速、路面激励下均可有效提高车辆的平顺性并保证轮胎接地安全性。

基于分数阶的空气弹簧建模及电动汽车主动悬架控制研究

电控空气悬架系统(electrically controlled air suspension, ECAS)具有调节悬架刚度和车身高度的功能,可有效改善车辆乘坐舒适性和操纵稳定性。以某乘用车ECAS为对象,利用分数阶理论描述橡胶气囊的黏弹性阻尼特性,考虑等效阻尼及滞回特性对其热力学模型进行了优化,结果与实验数据吻合良好,验证了优化后的空气弹簧模型的精确性。在此基础上,考虑车辆纵横向动力学特性与Dugoff轮胎模型,建立14自由度整车ECAS动力学模型,提出模型预测(model predictive control, MPC)主动悬架控制方法,以可测变量为控制器输入,实现直线及转向行驶工况下的主动控制。仿真与整车台架实验研究表明,分数阶修正模型可以很好地反映ECAS变刚度特性,基于MPC的主动悬架控制策略能实时调整空气弹簧刚度,控制车身姿态,有效改善电动汽车行驶时的平顺性与稳定性。论文的研究方法为车辆悬架系统建模及主动控制提供了一种新思路。