车辆半主动悬架模糊变权重因子自适应控制研究

针对传统悬架控制策略中权重因子固定不可变的问题,提出了车辆半主动悬架模糊变权重因子自适应控制系统,该控制系统由3个模糊控制回路组成,3个模糊控制器分别控制影响车辆动态性能的3个悬架响应参数。α模糊控制器、β模糊控制器和γ模糊控制器根据路面条件分别控制簧载质量加速度控制函数权重因子、动载荷控制函数权重因子和动挠度控制函数权重因子,分别建立了各模糊控制器的控制规则和输入输出变量的函数关系。车辆半主动悬架模糊变权重因子自适应控制系统的控制原理是在以A级、B级路面为代表的高等级路面上增大簧载质量加速度控制权重,以提高车辆的舒适性;在以C级路面为代表的中等级路面上增大动挠度控制权重,以提高车辆综合性能;在以D级路面为代表的低等级路面上增大动载荷控制权重,以提高车辆安全性。凸块路面激励仿真结果表明,相比于被动控制和定权重因子控制,模糊变权重因子自适应控制的簧载质量加速度峰值分别降低了40.2%和28.6%,动挠度峰值分别降低了41.5%和21.0%,动载荷峰值分别降低了40.1%和31.8%,各响应的衰减速度几乎没有减小,衰减时间基本保持一致,在衰减过程中并没有明显的振荡现象。随机路面激励仿真结果表明,相对于被动控制和定权重因子控制,模糊变权重因子自适应控制的簧载质量加速度均方根值分别降低了48.8%和23.5%,动挠度均方根值分别降低了23.6%和13.4%,动载荷均方根值分别降低了11.9%和9.7%,悬架性能得到了大幅改善。在低等级路面激励输入时,安全性指标改善量较大;在高等级路面激励输入时,舒适性指标改善量较大;在中等级路面激励输入时,综合性指标改善量较大,仿真结果证明了所提控制系统的有效性和正确性。

车辆半主动悬架联合仿真研究

利用多体动力学软件ADAMS建立了悬架的机械系统模型,运用MATLAB设计了基于模糊算法的半主动悬架控制器,基于ADAMS/View和Matlab/Simulink对半主动悬架进行了联合仿真。仿真结果表明,基于模糊控制的半主动悬架能够很好地降低车身加速度、悬架动挠度及车轮动位移,较大地改善了车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。

1/4车辆半主动悬架的模糊控制研究

针对2自由度的1/4车辆半主动悬架模型,以被动悬架系统为参考模型,运用模糊控制方法设计了半主动1/4车悬架的模糊控制器。设计了3个输入和输出变量,在MATLAB/Simulink里建立了以模糊推理规则为基础的控制器,路面输入采用白噪声,仿真结果表明,该控制方法可以很好的降低车辆悬架的簧载质量的垂直加速度,以便提高车辆的平顺性和舒适性。

车辆半主动悬架智能控制方法研究现状

车辆悬架是整个车辆系统中的重要组成之一,其主要作用是将来自地面的力和力矩传递给车身,同时减少路面激励对车架的冲击载荷,从而抑制车辆行驶中的不规则运动。由于车辆半主动悬架结构简单,无需外界的能量输入,而且可以取得和主动悬架近似的功能,具有广阔的发展前景,因而车辆半主动悬架系统的研究日益兴起,其中研究的重点之一是半主动控制方法的研究,围绕车辆半主动悬架的控制方法包括现代控制方法、智能控制方法等进行论述,并介绍了课题组车辆悬架半主动控制的研究情况。相关的分析和结论可为车辆半主动悬架的进一步研究提供一定理论参考和指导。

基于模糊PID的车辆半主动悬架系统研究

车辆半主动悬架系统是一个多自由度非线性系统,其主要性能指标分别为:车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷,其中最能反映车身振动特性的是车身的加速度。本文研究车身在垂直方向的加速度,针对车辆半主动悬架系统建立二自由度1/4半主动悬架模型,并设计模糊PID控制器,使用MATLAB仿真软件对模糊PID控制的半主动悬架系统进行仿真,仿真结果表明,模糊PID控制的半主动悬架系统可以有效降低车身加速度、悬架动挠度和轮胎动行程,并且可以大大提高车辆行驶时的平顺性和稳定性。

重型车辆半主动磁流变悬架系统动态逆自抗扰控制器设计

针对现有重型车辆半主动磁流变悬架系统控制方法受模型中存在非仿射问题和控制增益不确定等问题,提出了一种引入动态逆的线性自抗扰控制器的设计方法。设计了线性扩张状态观测器和动态逆控制器,线性扩张状态观测器估计系统的状态和总和扰动,动态逆用以求解非仿射情况下的控制律。通过仿真试验表明,悬架系统所要求的性能指标明显改善,定量分析得到半主动动态逆线性自抗扰磁流变悬架的车体垂直加速度均方根值与被动悬架和半主动线性自抗扰磁流变悬架相比,分别下降了38.9%、17.8%,悬架动行程下降了7.8%、1.8%,车轮动变形下降了26.5%、11.5%,半主动动态逆线性自抗扰磁流变悬架性能明显优于被动悬架和半主动线性自抗扰磁流变悬架。因此,动态逆线性自抗扰控制技术既解决了重型车辆半主动磁流变悬架系统模型中存在的非仿射问题,同时也避免了经典线性自抗扰控制中控制增益标称值选取困难的问题,可以广泛应用于实际工程中。

汽车半主动磁流变悬架的自适应相对控制研究

为了提高汽车的运行平顺性和操纵稳定性,以磁流变减振器为控制对象,提出了采用自适应神经网络相对控制方法的半主动悬架系统。在试验测试和理论分析的基础上,通过数据拟合得到磁流变减振器阻尼力的非线性Bingham模型,建立了基于该磁流变减振器的半主动悬架模型,并用该模型进行了自适应神经网络相对控制方法的研究。以模拟道路谱作为输入,以车身俯仰角加速度和车辆悬架前、后侧弹簧的垂向变形量之差作为控制量,把车身质心垂向加速度、前后悬架动行程作为评价指标来进行仿真研究。仿真结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善,且对运行工况的改变有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。

基于粒子群算法的双时滞半主动悬架控制研究

针对四自由度半车悬架控制模型,提出一种基于双时滞反馈优化控制的车辆半主动悬架控制方法。引入时滞减振控制技术,应用时滞动力吸振器的减振机理和振动系统的幅频特性,建立基于车身加速度和俯仰加速度的统一目标函数,利用粒子群优化算法快速寻优特点获取最优时滞反馈控制参数,并在Matlab/Simulink环境下对悬架系统仿真。仿真结果显示:在随机激励下,双时滞反馈控制通过优化调节双时滞控制参数可以减小车身垂直加速度和俯仰加速度,相应的均方根值比被动悬架分别降低15.10%和22.48%,车身振动得到有效衰减。研究结果表明考虑时滞的车辆悬架模型不仅提高了模型建模精度,双时滞反馈控制更有效提高悬架的减振效果,改善车辆行驶平顺性,为半主动悬架控制系统设计提供了理论依据,具有一定的应用价值。