为开展半主动智能车辆悬架控制策略方面的验证研究,提出一种可实现减振器实时力值跟踪监测和快速控制原型(Rapid Control Prototype,RCP)的汽车悬架实验平台。基于建立的1/4悬架动力学控制方程和传递函数,分析了悬架的输出特性;为模拟...为开展半主动智能车辆悬架控制策略方面的验证研究,提出一种可实现减振器实时力值跟踪监测和快速控制原型(Rapid Control Prototype,RCP)的汽车悬架实验平台。基于建立的1/4悬架动力学控制方程和传递函数,分析了悬架的输出特性;为模拟真实车辆悬架的动态输出特性和实时监测执行器的控制力输出特性,开发了可实现实时力值跟踪监测的麦弗逊式1/4汽车悬架实验平台。该实验平台一方面可以依托快速控制原型技术开展半主动悬架最佳控制算法的研究,另一方面还可以基于平台特有的执行器输出力实时跟踪监测功能,开展执行器不确定性半主动控制策略及执行器状态观测器可靠性检验等方面的研究;通过定电流开环实验检验半主动汽车悬架系统的有效性和可控性,通过闭环控制实验分别对半主动悬架系统在半主动智能控制策略验证和悬架执行器阻尼力跟踪估计方面的有效性。展开更多
针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)在设定权重系数矩阵Q和R时具有主观性、效率低的缺点,提出一种基于蛇算法(snake optimizer,SO)优化LQR控制器权重系数矩阵的策略。通过对1/4车辆主动悬架系统...针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)在设定权重系数矩阵Q和R时具有主观性、效率低的缺点,提出一种基于蛇算法(snake optimizer,SO)优化LQR控制器权重系数矩阵的策略。通过对1/4车辆主动悬架系统的动力学分析,设计了LQR控制器;将主动悬架与被动悬架各性能指标的积分比值进行加权求和构建了目标函数L;模仿蛇群生活习性的SO算法在搜索空间中求解出了函数L的最小值和LQR控制器的最优权重系数矩阵。为验证该策略的有效性,分别以C级路面、正弦冲击路面为激励,对车身加速度(sprung mass acceleration,SMA)、轮胎动载荷(dynamic tyre load,DTL)、悬架动行程(suspension working space,SWS)3个方面将SO优化LQR控制的主动悬架与被动悬架、传统LQR控制的主动悬架、遗传算法优化LQR控制的主动悬架、粒子群算法优化LQR控制的主动悬架进行了仿真对比。结果表明:SO优化LQR控制的主动悬架可在C级路面上分别对SMA、DTL、SWS的均方根优化达59.47%、37.89%、42.12%;在正弦冲击路面上稳定时间为1.4 s,分别对SMA、DTL、SWS的超调优化达79.21%、59.22%、16.33%,提升了车辆的行驶平顺性、路面附着性和操作安全性。展开更多
文摘为开展半主动智能车辆悬架控制策略方面的验证研究,提出一种可实现减振器实时力值跟踪监测和快速控制原型(Rapid Control Prototype,RCP)的汽车悬架实验平台。基于建立的1/4悬架动力学控制方程和传递函数,分析了悬架的输出特性;为模拟真实车辆悬架的动态输出特性和实时监测执行器的控制力输出特性,开发了可实现实时力值跟踪监测的麦弗逊式1/4汽车悬架实验平台。该实验平台一方面可以依托快速控制原型技术开展半主动悬架最佳控制算法的研究,另一方面还可以基于平台特有的执行器输出力实时跟踪监测功能,开展执行器不确定性半主动控制策略及执行器状态观测器可靠性检验等方面的研究;通过定电流开环实验检验半主动汽车悬架系统的有效性和可控性,通过闭环控制实验分别对半主动悬架系统在半主动智能控制策略验证和悬架执行器阻尼力跟踪估计方面的有效性。
文摘针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)在设定权重系数矩阵Q和R时具有主观性、效率低的缺点,提出一种基于蛇算法(snake optimizer,SO)优化LQR控制器权重系数矩阵的策略。通过对1/4车辆主动悬架系统的动力学分析,设计了LQR控制器;将主动悬架与被动悬架各性能指标的积分比值进行加权求和构建了目标函数L;模仿蛇群生活习性的SO算法在搜索空间中求解出了函数L的最小值和LQR控制器的最优权重系数矩阵。为验证该策略的有效性,分别以C级路面、正弦冲击路面为激励,对车身加速度(sprung mass acceleration,SMA)、轮胎动载荷(dynamic tyre load,DTL)、悬架动行程(suspension working space,SWS)3个方面将SO优化LQR控制的主动悬架与被动悬架、传统LQR控制的主动悬架、遗传算法优化LQR控制的主动悬架、粒子群算法优化LQR控制的主动悬架进行了仿真对比。结果表明:SO优化LQR控制的主动悬架可在C级路面上分别对SMA、DTL、SWS的均方根优化达59.47%、37.89%、42.12%;在正弦冲击路面上稳定时间为1.4 s,分别对SMA、DTL、SWS的超调优化达79.21%、59.22%、16.33%,提升了车辆的行驶平顺性、路面附着性和操作安全性。