车辆惯容器-弹簧-阻尼器半主动悬架模糊控制

为了研究惯容器-弹簧-阻尼器(ISD)半主动悬架系统对汽车平顺性和安全性的影响,建立了2自由度车辆ISD半主动悬架模型,采用模糊控制策略,以车身垂直加速度及车身垂直加速度变化率作为模糊控制器的输入信号对ISD半主动悬架系统进行了仿真分析。在此基础上,设计开发了基于dSPACE的半主动悬架模糊控制系统,并进行了台架试验研究,分析了ISD半主动悬架系统在不同车速下对随机输入路面的相应。仿真结果和台架试验结果基本吻合,结果表明：所建立的ISD半主动悬架数学模型正确,采用模糊控制的ISD半主动悬架系统在减少振动,提高汽车行驶平顺性方面要优于ISD悬架。     

车辆半主动空气悬架系统设计与试验

建立了半主动空气悬架系统数学模型,设计了可调阻尼减振器、半主动悬架控制器以及台架试验系统。在仿真的基础上,进行了可调阻尼减振器试验与半主动空气悬架系统1/4模型台架试验,分析了半主动空气悬架及其控制系统对车辆动态性能的影响,计算和试验结果基本吻合,提高了车辆的乘坐舒适性。     

半主动悬架仿真与试验研究

建立了2自由度汽车半主动悬架模型,采用智能控制策略,对半主动悬架系统进行数值仿真。在此基础上,设计了半主动悬架智能控制系统,并进行了台架试验。结果表明半主动悬架系统在减少振动,提高汽车行使平顺性方面要优于传统被动悬架系统。     

车辆半主动悬架控制器的设计与研究

根据半主动悬架系统的研究现状,设计了嵌入式智能控制器,采用模糊神经网络控制算法,调节车辆半主动悬架系统阻尼系数,在8位单片机上实现了该算法,并且在实验室进行了台架试验,试验结果表明,所设计的控制器可以满足半主动悬架控制系统的要求.     

半主动空气悬架神经网络的自适应控制

针对半主动空气悬架这种时变的、非线性复杂系统，提出基于神经网络的自适应控制策略，设计了神经网络辨识器和控制器。仿真计算表明，神经网络自适应控制的半主动空气悬架具有明显的减振效果。为了验证仿真效果，还进行了台架试验，研究结果表明车身振动幅度可下降30％左右。仿真和试验研究均表明，所提控制策略是正确的和有效的。     

基于控制律重组的汽车半主动悬架容错控制与试验

基于控制律重组思想提出了一种汽车半主动悬架主动容错控制方法。建立了2自由度1/4车半主动悬架和故障悬架模型。通过设计鲁棒观测器,获得输出残差信息,实现半主动悬架故障检测和悬架作动器故障增益在线诊断。在LQG控制器和在线诊断基础上,基于控制律重组调整LQG控制律设计容错控制器,实现故障悬架主动容错控制。Matlab/Simulink仿真及台架试验结果表明,基于控制律重组的主动容错控制能使汽车故障悬架舒适性指标经0.5~2.0 s滞后迅速恢复至与无故障状态时半主动悬架性能相接近水平,消除了作动器故障影响,提高了悬架控制可靠性。     

车辆电动静液压半主动悬架设计与馈能研究

为了实现车辆悬架的减振控制及振动能量回收,提出并设计了一种基于电动静液压作动器(EHA)的车辆半主动馈能悬架结构。建立了2自由度半主动悬架力学模型以及EHA作动器的数学模型;设计了EHA作动器,进行了电机特性试验和EHA作动器的馈能试验;设计了EHA半主动悬架最优控制和能量管理控制策略,利用AMESim与Matlab/Simulink软件对EHA半主动悬架动态性能和能量回馈进行了仿真;设计了EHA半主动悬架试验测试系统,开展了EHA半主动悬架控制台架试验。仿真与试验结果表明,提出的EHA作动器馈能效果较好,馈能效率平均为50%左右;与被动悬架相比,在正弦激励和随机路面谱输入下EHA半主动悬架的簧载质量加速度下降20%左右,减振效果明显。     

基于电磁阀减振器的1/4车辆半主动悬架非线性控制

在电磁阀减振器力-速度特性试验基础上,针对电磁阀减振器1/4车辆半主动悬架非线性特性和电磁阀减振器可调阻尼力输出饱和特性,提出一种基于输入饱和的滑模控制策略。建立半主动悬架1/4车辆非线性模型和输入简化的悬架参考模型。设计半主动悬架1/4车辆非线性模型滑模控制器,同时考虑电磁阀减振器阻尼力存在的输出饱和特性,设计辅助分析系统,以控制补偿信号对滑模控制器进行饱和补偿。Matlab/Simulink仿真与台架试验结果表明:设计的输入饱和滑模控制器能有效消除电磁阀减振器输出饱和特性影响,使电磁阀减振器半主动悬架车身垂向加速度、悬架动挠度等性能指标很好地跟踪或接近悬架参考模型理想输出,优化电磁阀减振器半主动悬架非线性控制与设计,有效改善车辆乘坐舒适性。     

混合悬架半主动控制器设计与试验

为改善传统被动悬架的动力学性能,回收悬架振动能量,设计了一种半主动混合悬架系统。建立1/4车动力学方程,分别研究馈能回路处于Boost模式和Buck模式时馈能回路内电流的变化情况,并分析MOS管占空比对直线电动机电磁阻尼力的影响。在此基础上,引入基于天棚和地棚混合控制的半主动控制策略。提出半主动控制参考力的概念,并运用粒子群算法确定其最优控制参数。通过对不同工作模式下电路电流的追踪,达到对电动机电磁阻尼力实时控制的目的。接着运用Simulink仿真搭建混合悬架系统模型,分别进行动力学性能、馈能性能以及电流跟踪控制效果对比。仿真结果表明,半主动混合悬架能够在改善车辆动力学性能的同时回收部分振动能量,所设计的半主动控制器对电流有较好的控制效果。最后,进行台架试验,通过对比试验结果验证了仿真结果的正确性。     

汽车磁流变半主动悬架系统设计与试验

为了提高汽车的平顺性和行驶稳定性,设计了一种安装双出杆式磁流变减振器的汽车半主动悬架系统。在分析传统的磁流变减振器力学模型的基础上,提出了一种改进的磁流变减振器多项式模型,建立了基于磁流变减振器的半主动悬架系统动力学模型;设计了磁流变减振器物理样机,进行了磁流变减振器的力学特性试验,获得该磁流变减振器的示功特性和速度特性曲线,并利用试验结果进行了模型参数识别与模型验证。考虑时滞对悬架系统的影响,计算了该磁流变半主动悬架的临界时滞,采用Smith预估时滞补偿控制策略,设计了磁流变半主动悬架模糊时滞控制器;利用Matlab软件进行了磁流变半主动悬架时滞补偿控制仿真对比分析;研制了汽车半主动悬架测试系统,开展了磁流变半主动悬架控制台架试验。仿真与试验结果表明,所研制的磁流变减振器耗能效果良好,控制灵敏;试验建模所获得的改进型磁流变减振器多项式力学模型是正确的。与被动悬架相比,在正弦激励和随机路面谱输入下磁流变半主动悬架的簧载质量加速度下降30%左右,减振效果明显。     

车辆半主动悬架动力学分析及模糊PID控制仿真

首先建立4自由度1/2车体动力学模型,针对车辆悬架为非线性、时滞、不确定系统,设计了半主动悬架的参数自整定模糊PID控制器,实现PID参数在线修正的功能,并以C级路面作为输入信号,运用Matlab/Simulink控制仿真软件对该半主动悬架模型各平顺性指标进行计算机仿真,结果表明,模糊PID控制的半主动悬架与被动悬架和模糊控制的半主动悬架相比在对车身垂直加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷等平顺性指标都有较大的改善,验证了模糊PID控制具有较好的自适应能力。     

基于卡尔曼滤波器的半主动悬架仿真和试验

设计了Kalman滤波器来估计悬架的相对速度和绝对速度,采用天棚控制算法,建立了基于观测器的1/4车辆半主动悬架天棚控制器。仿真结果表明,所设计的Kalman滤波器能较好地估计被控悬架的绝对速度和相对速度。建立了1/4车辆半主动悬架测控试验系统,对基于观测器的半主动悬架天棚阻尼控制进行了试验验证。试验表明,观测器可以较好地估计悬架的状态,对比被动悬架,基于观测器的磁流变半主动悬架天棚控制器提高了行驶的平顺性。     

自适应模糊控制技术在半主动悬架控制中的应用

设计了一种基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制系统,分析了系统模型及自适应模糊控制的设计和实现,采用快速的变斜率梯度下降算法学习,具有自适应学习功能。仿真研究表明,神经网络自适应模糊半主动悬架性能明显优于一般的模糊控制,试验与计算结果基本吻合。     

阻尼非线性半主动悬架的建模与控制

基于可调阻尼减振器的试验结果,拟合了可调阻尼减振器阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,建立了阻尼非线性半主动悬架数学模型,设计了模糊动态最优控制策略,研制了阻尼非线性半主动悬架系统控制器,在仿真的基础上,进行了实车道路试验。结果表明,阻尼非线性半主动悬架模型更接近实际模型,有效改善了车辆的乘坐舒适性、行驶安全性,协调了整车综合性能。     

多轴车辆半主动悬架控制技术分析与仿真

从工程应用的角度出发,采用半主动悬架技术实现整车姿态控制.在多轴车辆运动特性要求综合分析的基础上,提出了基于"天棚"阻尼原理的整车姿态控制方法,同时采用模糊控制方法监测行驶平顺性.通过六轴车仿真数据对比,结果表明,采用这种方法的半主动悬架系统可以有效地降低整车在车道变换和转弯制动工况的侧倾角,随机道路输入条件下的平顺性也明显提高.     

基于悬架效用函数的车身姿态控制

为了研究悬架控制对车身运动姿态的影响,运用八板块假说对整车模型进行分析,提出了构造悬架效用函数的方法,并且给出了基于熵值法优化权值方法,设计出相应的Simulink控制器;以某车型为例建立整车多体动力学模型,进行了脉冲路面和蛇形道路下不同车速工况的SIMPACK/Matlab联合仿真,将基于悬架效用函数优化的模糊控制和现有其他控制方法的悬架减振效果进行了对比分析;理论分析和仿真试验证明,基于悬架效用函数优化的模糊控制是可行的,较好地改善了车辆的平顺性,并能有效抑制车身俯仰和侧倾运动.     

半主动空气悬架阻尼多模型自适应控制研究

针对常规自适应控制器中辨识算法的收敛速度难以跟随半主动空气悬架模型参数实际变化速度的问题,提出一种能够满足半主动空气悬架在参数大范围变化时对控制品质较高要求的阻尼多模型自适应控制方法。为改善系统控制速度,根据半主动空气悬架阻尼实际控制过程,建立了针对不同车辆运行状态的多个局部线性固定模型,同时引入一个能够重新赋初值的自适应模型,以提升系统控制精度。基于误差最小的模型切换控制策略在线选择最佳匹配模型,并采用自适应控制方法调节最佳阻尼力,从而构成系统阻尼多模型自适应控制。仿真与实车道路试验结果表明,所提出的控制方法能够有效改善半主动空气悬架在大范围行驶工况下的控制品质,车辆垂直振动加速度均方根降幅达22.8%,车辆行驶平顺性得到了明显提升。