基于ADAMS/Car和Simulink的主动悬架遗传模糊控制

利用ADAMS/Car软件建立了车辆多体动力学模型;基于遗传算法策略设计了主动悬架模糊控制器并通过Matlab编写了控制算法,基于ADAMS/Car和Matlab/Simulink对主动悬架系统进行联合仿真.通过随机路面输入和脉冲路面输入下的仿真结果分析,表明联合仿真的方法正确、可行,同时通过试验结果分析表明,该控制方法能够有效提高汽车的平顺性能.     

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ANFIS的汽车主动悬架仿真

建立1/4汽车主动悬架的模型,采用自适应神经模糊推理系统ANFIS设计主动悬架模糊控制器,并在Matlab/Simulink建立了主动悬架的仿真模型.仿真结果表明,基于ANFIS的方法控制的主动悬架对于降低车身加速度、改善汽车行驶平顺性和乘坐舒适性有显著的效果.     

基于模糊控制的汽车悬架系统性能研究

主动悬架系统的性能研究是车辆动力学与控制领域的前沿课题。以汽车悬架为研究对象,分析其动力学性能指标,建立动力学模型和状态空间模型。根据控制原理,将车身速度视为误差,加速度视为误差变化率,建立模糊控制器。采用MATLAB/SIMULINK软件,结合悬架的数学模型及模糊控制器进行仿真分析,比较主动悬架和被动悬架的性能指标。仿真结果表明模糊控制算法应用于主动悬架可以有效地抑制振动,且改善了汽车性能指标,能够满足汽车稳定性和舒适性的要求。     

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.     

汽车半主动悬架的模糊PID控制仿真研究

悬架系统关乎汽车的平顺性、操纵稳定性和轮胎接地性能。根据汽车振动参数对悬架系统进行有效控制,可使车辆运行在安全、舒适的条件下。通过建模,对半主动悬架的模糊PID控制、PID控制和被动悬架进行了对比仿真分析。结果表明模糊PID控制具有较好的控制效果,其中合理整定模糊PID的参数和确定模糊控制规则至关重要。     

基于ADAMS和Simulink联合仿真的主动悬架控制

为减少车辆控制系统开发周期和成本，以某皮卡车为研究对象，利用ADAMS／VIEW软件建立了车辆多体动力学模型；基于随机次优控制策略设计了主动悬架控制器，并通过Matlab／Simulink编写了控制算法对其进行联合仿真，通过不断修正控制参数直至得到满意的控制效果。将采用主动悬架系统得到的仿真结果与采用被动悬架系统得到的仿真结果进行了性能对比，结果表明主动悬架系统有效地改善了车辆的行驶性能。     

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...     

基于SIMULINK的偏心叶片泵式主动悬架系统的设计与仿真分析

在普通齿轮齿条式被动悬架的基础上,采用偏心叶片泵设计制作了主动悬架系统,建立了车辆1/4模型,应用最优控制理论设计了主动控制器,基于MATLAB/Simulink建立系统模型进行仿真分析。结果表明,此偏心叶片泵式主动悬架对车辆行驶平顺性和乘坐舒适性的改善具有良好的效果,同时该悬架具有主动悬架的性能,且能量可以自给自足。     

车辆悬架多刚体动力学分析及PID控制研究

以多刚体系统动力学的拉格朗日方法对车辆悬架进行研究，建立了基于多刚体系统动力学的主动悬架系统模型，并采用PID控制策略，进行了理论分析和计算机仿真。计算结果表明，构建的以多刚体系统动力学方法同PID控制策略相结合的车辆悬架系统性能良好，是一个行之有效的进行综合仿真和优化控制的系统。     

电磁阻尼悬架智能控制策略的研究

通过对电磁阻尼器结构的合理简化和力学分析,建立了电磁阻尼主动悬架系统的数学模型,分析了系统模型及模糊逻辑控制器的设计与实现,并对所设计的控制器的控制效果进行了对比仿真与实验研究,结果表明,在所研究的控制器中不同的控制策略具有不同的特性,其中模糊自适应PID控制器在总体上对电磁阻尼悬架的控制效果较好。     

ADAMS和Matlab的EPS和整车系统的联合仿真

首先利用ADAMS软件建立带有电动助力转向系统（EPS）的整车多体动力学模型；然后在Matlab／Simulink环境中设计了PID控制的EPS系统，定义了与ADAMS／CAR环境下车辆模型的数据交换接口；最后，将设计的控制系统在ADAMS／CAR和Matlab／Simulink环境下通过输入输出接口进行联合仿真。几种行驶工况下的EPS及整车的动态特性计算结果，表明联合仿真方法是正确有效的，并为其在车辆工程中的实际应用提供了参考。     

车辆半主动悬架新型控制算法的研究

车辆1/4悬架模型不能反映车辆的俯仰情况,且一般控制算法多以簧载质量加速度作为反馈,具有一定的局限性。为更好地改善悬架性能,本文建立了车辆1/2半主动悬架4自由度模型,针对悬架为一非线性、有时滞、不确定系统,提出了一种新型控制算法(在模糊控制的基础上引入PID控制),且在MATLAB中分别进行了时域和频域仿真,并就簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷与被动悬架、模糊控制半主动悬架进行比较。结果表明,该算法对簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷的改善非常有效,对车辆悬架的控制和开发具有较大的参考价值。     

车辆半主动悬架控制技术的研究

采用自适应模糊控制策略，在对1／4车辆模型性能仿真基础上，设计开发了以8031单片机为主控制器件的半主动悬架自适应模糊控制系统。经测试，在输入一定信号情况下，系统按设计规律工作。测试结果表明，控制器能较好实现系统控制，控制方法有效，且具有良好的鲁棒性，可以显著减小车辆振动及干扰，提高车辆的行驶平顺性。     

取苗机械手运动控制联合仿真研究及试验

为减少取苗机械手研制过程中投入大量的成本和时间，解决机械手在作业过程中控制精度低、适应性差等问题，采用SolidWorks建立机械手的模型，并导入ADAMS中；采用模糊PID控制算法对机械手夹持角度进行实时动态联合仿真分析，设计模糊PID控制器及模糊规则。利用MATLAB/Simulink和ADAMS建立联合仿真模型，以阶跃信号为激励，模糊PID控制和PID控制仿真结果表明：PID控制的响应时间为1.1 s，模糊PID的响应时间为0.33 s且响应速度更快，说明模糊PID优于经典PID控制，设计的取苗机械手具有良好的动态响应和轨迹跟踪特性，理论上能够满足实际作业要求。取苗试验结果表明：在取苗频率为50、60和70株/min时，采用PID算法和模糊PID算法取苗成功率分别为9609%、93.75%、92.96%和98.43%、95.31%、93.75%，采用模糊PID算法的取苗成功率更高，能够满足实际作业要求。     

车辆主动悬架模糊PID控制的仿真与分析

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标,确定车身加速度为具体评价参数。根据路面-车辆系统的特点,提出将模糊控制理论和PID控制策略有机结合后运用于主动悬架控制。针对简化后的两自由度主动悬架模型,以路面信号作为激励源进行仿真研究。结果表明,这种控制策略对车辆悬架系统的振动控制具有更好的适应性。     

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。