汽车主动悬架控制策略研究及分析

为了提高汽车的乘坐舒适性和安全性,车辆采用主动悬架系统。根据汽车悬架的结构,建立了二自由度1/4车体主动悬架模型。由于模糊控制具有建模简单、控制精度高和非线性适应性强等优点,在车辆主动悬架控制策略中得到了较广泛的应用。加上PID控制器因其结构设定灵活、参数整定方便、对模型误差具有鲁棒性等优点。将其结合提出一种新的控制策略。设计了以车身速度和加速度为输入的模糊PID控制器,实现了对主动悬架的控制。同时,使用Matlab/Simulink进行计算机仿真,达到了改善车辆垂直减振的目的。仿真结果表明,采用所设计的模糊控制策略的主动悬架系统,明显提高了车辆乘坐的舒适性和安全性。

工业机器人最小代价的轨迹规划

提出了一种工业机器人的最小代价轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由机器人关节空间中一系列的关键点构成,关键点的两点之间通过3次样条曲线进行连接。使用加权系数法定义代价函数,从而使机器人在运动过程中的运动时间、消耗能量、奇异点的避让、关节加速度和关节二次加速度在某种程度上达到综合最优,同时考虑关节位置、速度、加速度、二次加速度以及力或力矩的约束条件。采用差分进化算法(DE)和基于精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)来处理非线性约束的优化问题。斯坦福机器人(捡拾操作)的仿真结果显示,两种算法运行良好,然而DE算法比NSGA-Ⅱ收敛速度更快,解的质量更好。