汽车半主动悬架的神经网络控制及仿真

基于 1 /2汽车非线性模型和对角回归神经网络模型 ,应用模型参考自适应控制对半主动悬架系统进行了离线辨识 ,构成了非线性神经网络控制器 ,在线训练了神经网络控制器 ,并对半主动悬架进行了控制仿真 ,对仿真结果进行了分析、总结。

电动助力转向系统的补偿控制研究

补偿控制是电动助力转向系统的重要控制部分。该文讨论了补偿控制方法 ,仿真结果表明 :补偿控制能够改善车辆转向性能 ,提高回正速度 ,抑制方向盘振荡 ,保持路感。

车辆主动悬架的控制研究

讨论了悬架性能对车辆操纵稳定性、行驶平顺性的影响,并建立了汽车主动悬架的2自由度模型。以该模型为基础,研究了随机最优控制在汽车主动悬架控制中的应用。

电动转向器中助力控制器的研究

从研究探讨助力特性曲线出发,确定了电动转向器(Electronic Power Steering,简称EPS)的助力特性曲线,设计了助力控制器以达到电动助力转向的控制目标,通过仿真和分析的结果表明,加入助力控制器的电动转向器系统提高了转向的轻便性和平稳性。

电动转向器中补偿器的设计

建立了电动转向器的动力学模型,在此模型的基础上,设计补偿器以达到对电动转向系统的振动控制。通过仿真和分析可以看出,带有补偿器的电动转向系统可以实现对系统稳定性的控制。

随机最优控制在半主动悬架中的应用研究

本文从悬架系统是随机振动系统的本质出发 ,应用随机最优控制理论分析了阻尼力可调整的半主动悬架的输出调节器问题 ,并通过动态仿真对被动和主动悬架的特性进行了对比分析。结果表明 ,在不消耗过大能量的前提下 。