基于粒子群算法的车辆悬架PID控制器研究

PID控制器是应用最为广泛的控制器,可用于车辆半主动空气悬架的控制,但是,传统的PID控制器参数整定方法需要丰富的工程经验和大量试验。因此,本文提出运用粒子群算法对PID控制器参数进行整定从而提高PID控制器设计效率。首先,建立1/2车辆半主动空气悬架系统数学模型,并在Simulink环境下搭建带有PID控制器的仿真模型。然后,进行粒子群算法优化PID控制器的仿真试验。仿真结果显示,与被动悬架系统相比,在B、C两种路面条件下,基于粒子群算法的PID控制器使车身质心垂向加速度均方根值分别下降25.5%和33.13%,提高车辆的乘坐舒适性。本文对用于半主动空气悬架系统的PID控制器的进一步发展具有一定积极意义。     

半主动空气悬架Fuzzy—PID控制

针对空气悬架控制中的问题,采用Fuzzy-PID复合控制技术.即把模糊推理运用于PID参数的整定,对半主动空气悬架加以研究.设计了Fuzzy-PID控制器,用于半主动空气悬架1/4车辆模型控制的Matlab/Simulink仿真模拟和台架试验.仿真模型中借助S函数和Fuzzy Inference System Toolbox构建Fuzzy-PID模块,仿真结果表明:与传统的PID控制仿真比较,该控制策略下的半主动空气悬架能降低簧上质量加速度和悬架动行程,具有较好的鲁棒性,使车辆平顺性有一定程度的提高.台架试验与仿真结果基本吻合.     

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。     

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。     

某轿车空气悬架PID控制系统仿真研究

以某轿车空气悬架为研究对象,考虑空气悬架的动力学特性和PID控制特点,再结合1/4二自由度空气悬架模型在MATLAB/Simulink中搭建PID控制空气悬架模型.利用仿真模型对轿车空气悬架系统在不同工况下的动挠度、轮胎动行程和车身垂直方向振动加速度进行仿真分析,证明PID控制空气悬架相对于传统的被动空气悬架可以更好地...     

半主动空气悬架的模糊神经控制仿真分析

以空气悬架客车1/4车辆模型为控制对象,设计了模糊神经控制器,以簧载质量垂直方向振动加速度均方根为控制指标,以车速50,120 km/h标准B级路面和标准C级路面为随机输入,利用MATLAB软件对模型进行了控制仿真分析。结果表明,模糊神经控制器对车辆的行驶平顺性和操纵稳定性均有明显的改善。     

基于PID-LQR主动悬架控制策略的车辆平顺性研究

为了进一步提高悬架系统的综合平顺性能,建立了主动悬架系统的单轮车辆模型,以路面不平度作为车辆系统的干扰信号。考虑到带有LQR控制器的主动悬架,加权系数的确定受人为影响较大,故在LQR控制器中加入一个PID控制器,形成PID-LQR控制器。通过MATLAB对LQR及PID-LQR控制器分别建立了系统的Simulink模型,运用遗传算法和单纯形法,对LQR中加权系数矩阵L、M以及PID控制器中的相关参数进行了优化,使悬架系统控制性能得到一定的提高。在同等情况下,与进行相同优化步骤的LQR控制器进行对比分析,得到两种悬架的平顺性性能差异。结果表明,相比传统的LQR主动悬架控制,所提出的PID-LQR悬架控制策略能在一定程度综合改善模型的平顺性能。     

附加气室容积可调式空气悬架分层控制研究

针对车辆因所处工况发生改变导致其综合性能差的问题,以附加气室容积可调式空气悬架为研究对象,基于热力学及车辆动力学理论,建立其数学模型及仿真模型,提出一种附加气室容积可调式空气悬架系统分层控制策略;设计基于区间—免疫算法的上层附加气室容积控制器和以主、附加气室内气体总质量为控制目标的下层气体质量流量模糊控制器,并进行仿真试验。结果表明:所设计的附加气室容积可调式空气悬架分层控制器显著改善车辆的综合性能:车身垂向加速度均方根降低10.0%,轮胎动载荷均方根增加2.5%,悬架动挠度均方根增加2.0%。     

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。     

基于次优控制的空气悬架道路友好性研究

为提高车辆的乘坐舒适性和道路友好性,针对空气弹簧的非线性特性,建立了空气弹簧与气囊压力、有效面积等因素有关的弹力模型。采用多变量反馈机制,改进了次优控制理论,使之能够应用到空气悬架。基于空气弹簧的非线性特性建立了单轮1/4车辆振动模型。同时,利用MATLAB/Simulink建立了空气悬架、模糊控制器和次优控制器模型。结果表明,针对非线性空气悬架所设计的控制器对车辆平顺性与道路友好性有显著的改善。     

电控空气悬架车高调节与整车姿态控制研究

针对电控空气悬架在车高调节过程中存在的过充、过放以及振荡等不良现象,提出一种能够对气体质量流量进行自适应调节的神经网络PID控制方法。根据车辆系统动力学和变质量充放气系统热力学理论,建立了电控空气悬架车高调节数学模型,设计了车高调节BP神经网络PID控制器,并对控制器的实际性能进行了仿真验证。在此基础上,为了进一步防止车高调节过程中因四角高度调节不同步而引起的整车姿态失稳现象,基于模糊控制算法对系统局部控制量进行了修正,从而形成整车姿态模糊控制器。最后,基于D2P快速开发平台搭建了电控空气悬架车高调节控制系统,进行了整车台架试验。试验结果表明,所设计的控制系统不仅能够实现车身高度的有效调节,同时还能抑制车高调节过程中的整车姿态变化。     

半主动空气悬架控制的试验研究

建立了半主动空气悬架1/4模型,设计了台架试验系统。该试验系统可实现空气悬架的动态模拟,并在台架上进行空气悬架的PID控制。通过不加控制和加控制在相同路面激励试验数据对比,验证了算法的有效性。     

大型车辆空气悬架控制器的设计开发

以空气悬架为研究对象,构建带附加空气室空气悬架系统的1/4车辆振动模型,采用不依赖于被控对象精确数学模型的模糊控制策略,开发出空气悬架刚度可调的软件控制单元。     

基于电控空气悬架的轿车平顺性控制

分析了空气弹簧的非线性刚度特性,建立了1／4车辆非线性模型。依据设定的弹簧目标刚度,制定了以50km／h和70km／h为阈值的控制策略。通过在不同车速和路面条件下仿真,验证了调节空气悬架的刚度和阻尼可以起到降低车身加速度的均方根值等效果,使车辆平顺性得到较好的控制。     

基于平顺性的电控可调阻尼空气悬架客车非线性阻尼优化

建立电子控制可调阻尼空气悬架客车非线性刚度和非线性阻尼半车模型,通过模型仿真,在不同的道路等级、车辆载荷和行驶速度下,对悬架减振器的非线性阻尼进行优化。与典型工况时的车辆平顺性试验结果相对比,采用优化阻尼值后,客车行驶平顺性指标得到了明显改善。研究对高档客车用可调阻尼减振器的参数设计,以及电控空气悬架的控制策略确定具有重要意义。     

电液伺服油气悬架加载系统控制方法

针对某重型车辆油气混合型悬架试验系统,建立了油气悬架负载的电液伺服驱动力控制系统的数学模型,并分析了负载刚度变化对系统幅值裕量与相位裕量的影响,得到控制参数与负载刚度之间的关系.为了能够提高系统的动态性能,引入根据刚度变化自动进行增益和转折频率调整的二阶校正环节.仿真和试验均表明所提方法对提高试验精度的有效性.