车辆节能型主动悬架的研究

出于节能和主动控制的考虑,利用无刷永磁直线直流电机作为主动悬架的作动器,提出并设计了这种主动悬架的基本结构,对车辆模型进行运动学分析并设计了控制器。通过对该模型的仿真分析结果表明,主动悬架实现了汽车振动的主动控制,可储存再利用振动的能量,达到节能的要求。     

基于遗传算法和神经网络的车辆主动悬架控制技

采用遗传算法与神经网络相结合的控制策略,以四自由度车辆主动悬架半车模型为仿真对象,与传统的被动悬架进行控制性能比较.通过改变神经网络训练参数、遗传算法输入函数以及车速,对系统的响应特性进行了分析.结果表明车辆主动悬架控制策略可以减小车辆的振动,改善车辆行驶平顺性.     

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。     

车辆防抱制动系统与主动悬架联合控制

提出了车辆防抱制动系统与主动悬架联合控制的策略：法车辆制动时，主动悬架控制系统不再以乘坐舒适性为主要控制目标，而是作为调节轮胎法向反力变化的工具，使得轮胎法向反力在车轮滑移率达到最优时也达到最大值，从而获得最大地面制动力。结合7自由度非线性车辆模型，考虑轮胎动态特性的影响，利用基于滑模变结构控制理论联合控制策略进行了车辆制动模拟试验。试验结果表明，车辆采用防抱制动系统与主动悬架联合控制，在保证车辆制动稳定性的同时充分利用路面提供的最大附着系数，获取最大地面制动力，从而显著提高了车辆制动性能。     

基于制动与主动悬架的车辆横向稳定性联合控制

车辆在紧急转向时会产生横摆、侧滑运动,甚至引起车辆失稳。为了提高车辆在转向时的横向稳定性,本文提出了基于PI制动与在线LQG控制的主动悬架的横向稳定性联合控制。通过PI制动改变车辆的横摆角速度。通过实时地调节LQG控制变量的加权值,实现对主动悬架力的合理分配。通过调节主动悬架的垂向力,改变轮胎的垂向载荷,从而改变轮胎的侧向力,达到减小车辆质心侧偏角的目的。最后对控制方法在阶跃输入工况下进行仿真。仿真结果表明,联合控制的车辆横摆角速度较好地跟踪理想横摆角速度,车辆的质心侧偏角大幅减小,车辆在转向工况下的横向稳定性得到提高。说明该联合控制算法是有效的。     

基于联合仿真的主动悬架自适应模糊PID控制研究

利用ADAMS建立了1/4车辆主动悬架的机械模型,运用MATLAB设计了基于自适应模糊PID控制算法的主动悬架控制系统,通过ADAMS/Control模块与MATLAB的接口实现了基于车辆悬架多体模型的主动控制联合仿真.仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制能取得很好的控制效果,与被动悬架相比显著地降低了车身加速度和轮胎动位移,大大提高了车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性.     

车辆主动悬架路面自适应控制系统

针对不同的路面状况,采用增加高低通非线性滤波器的方法,对控制目标进行优化处理,并利用逆向递推(Backstepping)技术,设计了一种主动悬架的路面自适应控制器。仿真结果表明,在不同的路面激励信号作用下,都能取得较好的控制效果,与被动悬架相比,大大改善了乘座的舒适性。     

基于BP神经网络PID控制的主动悬架仿真分析

为研究主动悬架的控制算法,采用基于BP神经网络的一种自适应PID控制算法来搭建主动悬架控制系统。以某轿车车型为例,在Simulink软件中建立了以随机路面不平度激励作为系统输入的七自由度整车主动悬架仿真模型。将车身垂向加速度均方根、俯仰角加速度均方根、侧倾角加速度均方根作为主动悬架性能的评价指标进行时域及频域分析。由仿真结果可知,相比于传统的被动悬架,运用该控制算法的主动悬架可显著提升汽车的行驶稳定性与舒适性。     

基于策略分层的汽车悬架与转向系统主动控制

建立了悬架系统7自由度的主动控制模型,设计了悬架系统的最优控制器,运用分离定理,得到随机状态反馈调节器的最优控制率.建立了主动前轮转向系统的转向模型,并设计了可实时跟踪目标横摆角速度的滑模变结构控制器.为改善转向工况下车辆的平顺性,在2个子系统的基础上设计了一个上层协调控制器.协调控制器根据车辆传感器信息,实时地输入给转向和悬架子系统不同的跟踪目标和控制参数,以使车辆获得最好的性能.仿真结果表明:所设计的控制器能够较好地提高整车的平顺性和操纵稳定性.     

汽车主动悬架与转向系统的集成控制

在建立了汽车主动悬架与转向系统集成控制模型的基础上,应用LQG控制理论,设计了汽车主动悬架与转向系统LQG集成控制器,并进行了试验仿真,实现了对质心侧偏角、车身横摆角速度、车身垂直加速度、车身俯仰角的集成控制。与被动悬架和转向系统、主动悬架与转向系统单独控制相比,汽车的平顺性、操纵稳定性和安全性都有了显著改善,为汽车底盘集成控制研究提供了依据。     

基于最优控制的四自由度汽车主动悬架控制器

为改善某皮卡车悬架的性能,在该车四自由度1／2车体被动悬架的模型上并联控制器,并利用最优控制理论,采用一种新的控制算法对该控制器进行设计,建立了并联式主动悬架的理论模型。计算机仿真表明,与被动悬架相比较,采用所设计控制器的并联式主动悬架系统的汽车平顺性、车轮地面附着性有明显的改善。     

基于预测控制的主动悬架与电动助力转向集成控制

通过建立主动悬架与电动助力转向集成控制模型,应用预测控制理论,进行了预测控制器的设计,并在Matlab／Simulink环境中进行仿真模拟。仿真结果表明：具有预测控制策略的主动悬架与电动助力转向集成系统不仅能明显改善车辆行驶平顺性,提高转向轻便性,并且对由路面输入引起的振动能够进行有效抑制,使车辆的操纵稳定性和乘坐舒适性均有不同程度的提高。     

电磁阻尼悬架的主动控制与仿真

提出了采用电磁阻尼系统减小悬架系统振动的主动控制方法。通过对带永久磁铁的圆柱形电磁作动器进行动力学分析，得出了有效的控制方案。根据实验数据，采用最小误差法建立了整个系统的传递函数。实验证明，采用数字逻辑控制器和相位提前法控制的电磁阻尼系统能有效地减小单自由度悬架系统的振动。     

车辆主动悬架的LMS自适应模糊控制

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，确定车辆系统的簧上质量加速度、车轮动载荷、悬架动挠度为具体评价参数。根据路面一车辆系统的非线性特点，提出一种LMS自适应模糊控制算法，其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。针对简化的车辆模型，在以路面信号作为激励源的仿真研究中，该算法对非线性较强的车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

电动助力转向与主动悬架模糊神经网络集成控制

在建立汽车电动助力转向和主动悬架系统的集成模型基础上,利用神经网络自适应学习功能推导集成系统模糊控制规律,设计了模糊神经网络控制策略,对转向行驶工况下的集成系统进行了大量的计算分析。研究结果表明,采用所提出的集成控制策略能有效地实现对汽车平顺性、操纵稳定性、安全性的集成优化,从而使得整车动力学性能得到较大改善。     

刚度和阻尼系数对LQG控制主动悬架控制的影响分析

分别基于半车4自由度线性与非线性车辆模型,设计了主动悬架LQG控制器,并通过理论推导和数值仿真解析了刚度和阻尼系数对悬架控制的影响。线性模型理论推导表明,LQG控制主动悬架系统的Ricatti方程的解与刚度和阻尼系数无关,进而得出了该主动悬架的时域响应与刚度和阻尼系数无关的结论。线性模型数值仿真表明,由刚度和阻尼系数产生的被动力与主动控制力组成的整体控制力相互独立且不受刚度和阻尼系数的影响;主动控制力的全局阻尼特性随着其并联阻尼的增加而明显由正特性转变为负特性。针对通用的非线性车辆模型,通过控制系统线性化、线性化后控制系统LQG控制器设计及控制反线性化这3个环节完成非线性主动悬架的LQG控制设计。设计过程表明,非线性刚度和阻尼系数的力作用在控制系统线性化和控制反线性化中被抵消,使得悬架的整体控制力不受此两系数的影响,说明以上线性主动悬架的研究结论也适用于具有非线性刚度和阻尼特性的主动悬架。