汽车半主动悬架的多目标优化设计

提出了一种多目标优化设计汽车半主动悬架的方法，以车身加速度和轮胎动力的积分作为优化设计目标，选择阻尼系数、半主动阻尼控制逻辑、采样频率作为优化参数，利用德国宇航院（DLR）开发的控制系统的分析设计软件（ANDECS）对二类半主动阻尼器（即开关型和连续型）进行了研究，以一个受半正弦波激励的四分之一汽车模型为例比较各类被动、半主动和主动悬架的减振效果，证实本设计算法的减振效果。

基于自适应模糊的汽车半主动悬架容错控制

半主动悬架可以自适应调节阻尼器的阻尼力,具有良好的可控性。针对半主动悬架的增益故障,提出了基于自适应模糊控制的汽车半主动悬架容错控制。在分析汽车半主动悬架阻尼器输入输出特性的基础上,建立了阻尼器发生增益故障时的故障悬架模型,设计了未知输入观测器对阻尼器增益故障进行故障诊断。基于自适应模糊控制对汽车半主动悬架系统阻尼器增益故障设计容错控制器,在C级随机路面下进行容错控制的Matlab/Simulink软件仿真,结果表明自适应模糊容错控制的控制效果要优于无容错控制。

基于MATLAB的汽车半主动悬架系统仿真分析

随着国民经济的飞速发展以及人民生活水平的提高,人们对汽车操纵的稳定性和安全性有了更高的要求。悬架是现代汽车的重要构成部分,决定了汽车行驶的稳定性和持久性等多种性能。传统的控制理论和方法不能完全发挥半主动悬架系统的性能,文章设计模糊PID控制器,并采用遗传算法对控制器进行优化,系统的稳定性和安全性得到充分提高。

非确定因素下汽车半主动悬架的智能控制

以含磁流变阻尼器的1/4车辆非线性半主动悬架模型为研究对象,在充分考虑该非线性系统未建模动态的基础上提出了具体的神经网络与滑模变结构控制相结合的智能控制策略,有效抑制了悬架系统的振动,使车辆行驶的平顺性与舒适性得以提高。应用神经网络的在线学习能力对非线性动力学模型的不确定部分及外界未知扰动进行了神经网络估计,确定了未知函数的上确界,构造了控制系统的滑模变量并且合理设计神经网络的自适应规律使状态变量快速接近原点。通过稳定性分析证明了此种控制方法是全局渐近收敛的,并且对未建模动态具有强鲁棒性。数值仿真结果验证了该种控制方法的有效性,得到了阻尼器两端控制电压的变化规律。

二自由度汽车磁流变半主动悬架最优控制仿真研究

汽车半主动悬架系统的控制算法与策略决定半主动悬架系统的智能化程度和控制效果。应用汽车行驶动力学理论,建立二自由度1/4汽车磁流变半主动悬架的动力学模型,设计了半主动悬架最优控制器,提出基于磁流变减振器可调阻尼力的控制策略。以某款轿车前悬架参数为例,在Simulink软件中仿真分析半主动悬架系统的控制效果,结果表明,应用最优控制的汽车磁流变半主动悬架可以有效提高悬架性能。

专家控制半主动悬架系统动态特性分析

基于运动学理论,建立半主动悬架系统的动力学模型;通过对半主动悬架系统的特点及性能特性的分析,提出了专家PID控制半主动悬架系统,在Matlab/Simulink中实现专家PID控制器的设计。经过对比分析3种悬架系统的仿真结果 ,表明基于专家PID控制的半主动悬架系统可以显著地改善车辆的工作性能,验证了专家PID控制器的可行性和有效性。

汽车磁流变半主动悬架的模糊控制

为了提高汽车的舒适性和安全性,针对汽车磁流变半主动悬架的控制策略进行研究;首先采用模糊理论算法设计控制器对其进行控制;其次,在Simulink中对模糊控制系统进行仿真,验证控制策略的可行性。仿真实验结果表明:此种模糊控制的半主动悬架能够有效地提高车辆悬架的整体性能。与被动悬架相比,在随机路面激励情况下磁流变半主动悬架的车身加速度和悬架动行程均有明显提升。

乘用车半悬架系统国内外研究综述

文章论述了汽车悬架系统的概念、国内外研究现状、发展现状,综合论述了半主动悬架系统在控制策略、控制器、可控减震器的研究。