基于磁流变半主动悬架的振动压路机动力学与控制

在对振动压路机和磁流变减振器研究的基础上,应用磁流变减振器对振动压路机进行半主动控制,并对其进行动力学仿真研究.仿真结果表明,采用磁流变减振器进行半主动控制的振动压路机,其减振性能明显改善.     

农用运输车悬架系统的自适应控制

分析了农用运输车的行驶振动特性，应用自适应控制理论建立了具有半主动悬架农用运输车的数学模型和控制模型，进行了半主动悬架和被动悬架振动响应的计算机仿真。结果表明：具有半主动悬架的车辆，振劝加速度得到明显衰减。     

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。     

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.     

履带式车辆半主动悬架模糊控制研究

在1/2车体振动模型的基础上,采用模糊控制策略,建立了履带式车辆的半主动控制系统,设计了基于P89V51RD2为核心的单片机控制器,并进行了台架试验。仿真和台架试验结果表明,模糊控制器能有效地控制半主动悬架系统,半主动悬架在减少振动,提高乘坐舒适性方面优于传统的被动悬架。     

履带车辆悬挂系统半主动控制建模与仿真

建立了履带车辆二自由度车体振动模型，选定状态变量，得出悬挂系统状态方程和振动微分方程。提出了基于线性二次型（LQR）最优控制理论的半主动控制算法。对硬土路面激励下履带车辆悬挂系统的半主动控制效果进行了仿真，并与被动控制效果进行比较。结果表明该算法能很好控制车体位移和加速度。     

基于联合仿真的半主动悬架车辆行驶平顺性研究

为研究半主动悬架车辆行驶平顺性,利用SIMPACK软件建立了整车多体动力学模型,并在半主动悬架七自由度整车行驶动力学模型的基础上,应用Matlab/Simulink软件设计神经网络模型参考自适应控制算法,建立了一个半主动悬架控制策略研究的集成环境,利用该集成环境对磁流变阻尼器的半主动悬架车辆行驶平顺性进行联合仿真.仿真结果表明,与被动悬架相比,当汽车以60 km/h和120 km/h在C级路面上行驶时,车身垂向、俯仰、侧倾加速度均方根值分别下降了32.33%、28.09%、35.93%和41.56%、18.52%、22.97%.基于神经网络模型参考自适应控制的磁流变半主动悬架可以有效衰减车身的振动,改善车辆的行驶平顺性.     

多轴重型货车悬架系统改进天棚控制策略

为同时改善车辆的道路友好性和平顺性,达到缓解驾驶疲劳、延长道路使用寿命的目的,提出一种基于正交试验的多轴重型货车悬架系统改进天棚控制策略.依据车辆动力学原理和虚拟样机技术,采用ADAMS构建四轴重型货车-路面系统的高精度仿真模型,通过实车平顺性试验验证其正确性;选择合理匹配的空气悬架替换驱动轴平衡悬架,完成车辆道路友好性、平顺性的初步优化;基于ADAMS/Matlab联合仿真对四轴重型货车虚拟样机的悬架系统分别进行半主动、主动改进天棚控制,并以控制参数为变量设计正交试验,通过极差、方差分析确定使车辆道路友好性、平顺性综合最优的控制参数.仿真结果表明,主动、半主动改进天棚控制的货车道路友好性相当,前者的平顺性优于后者,而且该控制策略对路面等级的变化具有较强的鲁棒性.     

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。     

半主动悬架山地拖拉机姿态控制系统设计与仿真

为提高山地拖拉机在复杂农田环境中的作业平稳性,基于Matlab/Simulink仿真平台,搭建了半主动悬架拖拉机七自由度时域仿真模型,包括四轮路面激励模型、半主动悬架振动模型、半主动悬架拖拉机车体受力分析模型、车身姿态分析模型以及半主动悬架拖拉机时域仿真模型,以车身垂向位移、车身倾斜角和车身俯仰角作为拖拉机的姿态变化参数进行仿真试验。通过构建增量式比例积分微分（Proportion integration differentiation, PID）控制器和反向传播（Back propagation, BP）神经网络PID控制器仿真模型实现对半主动悬架拖拉机车身姿态的自动控制,并分别对两种控制器的控制性能进行测试与评价。利用车身垂直向加速度和车轮相对动载作为半主动悬架系统性能的评价指标,对两种控制方式下的半主动悬架性能进行了评价。仿真结果表明：基于传统增量式PID控制算法的半主动悬架拖拉机,其车身垂直位移均方根减少42.17%、侧倾角均方根减少36.76%、俯仰角均方根减少57.85%,其车身垂向加速度为0.0177m/s2,4个车轮的动载荷均方根分别为0.0284、0.0346、0.0239、0.0304N。基于BP神经网络PID控制算法的半主动悬架拖拉机,其车身垂直位移均方根减少74.54%、侧倾角均方根减少74.66%、俯仰角均方根减少75.03%,其车身垂向加速度为7.5758×10-5m/s2,4个车轮的动载荷均方根值分别为0.0197、0.0235、0.0166、0.0198N。相比增量式PID控制的半主动悬架拖拉机,基于BP神经网络PID控制的半主动悬架拖拉机,其车体平稳性得到了较好的提高。