车辆半主动悬架粒子群模糊混合控制策略

在Matlab中建立4自由度1/2半主动悬架车辆模型后,构建模糊混合控制器,利用粒子群优化算法对模糊混合控制器的隶属度函数和模糊控制规则同时进行优化,开发了粒子群模糊混合控制策略。为了有效验证所提出的控制策略,在搭建的车辆半主动悬架系统控制策略硬件在环仿真试验平台上进行了粒子群模糊混合控制策略的半实物仿真试验。硬件在环仿真试验结果表明,粒子群模糊混合控制策略明显优于传统模糊控制策略,能有效地提高半主动悬架系统的综合性能,并且在不同路面输入激励下均能取得较好的控制效果。     

车辆半主动悬架自适应模糊控制

给出了车辆半主动悬架自适应模糊控制方法,设计了自适应模糊控制器,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来,对自适应模糊控制规则进行了修正,使自适应模糊控制的复杂性得以简化,提高了半主动悬架控制的实时性,从而达到最佳的控制效果。与被动悬架的对比分析表明,自适应模糊控制半主动县架具有优良的减振性能。     

半主动油气悬架系统模糊控

以两自由度悬架模型为研究对象,针对半主动油气悬架系统,提出了以悬架动挠度为控制目标的模糊控制策略,并对系统进行仿真和实车道路试验.结果表明,采用模糊控制的半主动油气悬架在衰减车辆振动、提高车辆行驶平顺性方面优于传统被动油气悬架.     

汽车悬架半主动控制响应分析

本文建立车身、车轮二自由度半主动悬架模型,应用最优控制方法分析系统的时频响应,并与被动悬架进行比较,结果表明:车身振动加速度、悬架系统的动行程和车轮动载荷功率谱有明显的改善。     

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。     

汽车磁流变半主动悬架技术研究

磁流变半主动悬架作为介于主动悬架和被动悬架之间的装置,其减振器采用了新型功能材料磁流变液。它具有能耗少、结构简单、响应速度快、成本低廉、可靠性高等优点,在汽车工业中具有巨大的发展潜力。文章论述了磁流变减振器的工作原理和磁流变悬架的情况,介绍了磁流变半主动悬架技术在现代车辆上的应用进展,并对磁流变悬架的发展进行了展望。     

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。     

基于神经网络控制器的半主动悬架的研究

在对被动悬架存在的问题进行分析的基础上,建立了1／4车辆模型的半主动悬架的运动微分方程,设计出了基于神经网络辨识器NNI和神经网络控制器NNC的半主动悬架的神经网络控制器,通过仿真结果可看出基于神经网络控制器的半主动悬架比被动悬架具有更好的减振性能,能使车辆具有更好的平顺性。     

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。     

车辆悬架自适应模糊半主动控制系统研究

提出了一种车辆半主动悬架系统的自适应模糊控制方法。该方法以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,在模糊控制器内采用“软反馈”并对自适应模糊控制规则进行修正 ,简化了运算 ,提高了半主动悬架控制的实时性 ,使系统的控制性能不断改善 ,显著地减少车辆振动及干扰 ,提高了受路面激励时车辆的舒适性 ,达到最佳的控制效果     

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。     

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.     

基于遗传算法的汽车半主动悬架模糊控制器设计

建立了二自由度汽车半主动悬架系统的数学模型,针对汽车半主动悬架减振器阻尼控制中模糊控制器存在的问题,提出了基于遗传算法的模糊控制算法。采用浮点数编码对模糊控制规则进行优化,既提高了运算效率和计算精度,又保证了控制系统的快速性和全局最优性。仿真计算和试验结果表明：基于遗传算法的模糊控制器能明显改善汽车的行驶平顺性。     

车辆半主动悬架非线性控制方法的研究

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性,建立了车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制,经过适当的非线性状态和反馈变换,实现半主动悬架非线性系统的精确线性化,并对系统实施非线性状态反馈控制;根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数,设计模糊控制器,对悬架系统进行了控制仿真研究;利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别,设计控制网络层,从而达到提高悬架工作性能,改善车辆行驶舒适性的目的。将3种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制的悬架冲击响应小、振动强度低,比微分几何控制能获得更优异的性能。     

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ADAMS和MATLAB的车辆半主动悬架系统的研究

基于Adams建立了整车多体系统动力学仿真模型,基于VB编写了国家B级路面生成程序,并将模型和程序导入Matlab,在Matlab/Simulink环境下建立模糊控制系统,进行基于Adams与Matlab的联合仿真,实现虚拟环境下车辆行驶平顺性的仿真研究。研究结果表明,模糊控制的半主动悬架系统明显减少了车辆振动,因此,有效地改进了车辆的行驶平顺性和乘坐舒适性。     

基于ADAMS和MATLAB的整车半主动悬架联合仿真

选取捷达轿车为原型,用ADAMS/View模块建立了整车的动力学模型和国家C级仿真路面模型,测得了被动悬架的动力学参数;然后将此模型导入MATLAB,在MATLAB/Simulink模块里建立整车模型的控制规则并仿真。仿真结果表明,半主动悬架的确可以衰减车身的振动,进而提高了整车的乘坐舒适性。联合仿真的方法也为复杂动力学系统的仿真提供了一种新的途径。