车辆悬架系统LQG控制器的仿真研究

根据已建立的1/2车体动力学模型和单轨路面输入模型,设计车辆主动悬架的线性二次型高斯(LQG)最优控制器,利用MATLAB/SIMULINK软件构建路面输入仿真模型和1/2车体仿真模型.结果分析证实,具有LQG控制器的主动悬架可以改善车辆的运行性能.     

液压互联式馈能悬架多模式切换与试验研究

液压互联悬架可有效提升车辆行驶平顺性和操纵稳定性,多用于越野车辆或重型车辆,此时悬架耗散掉的能量过大,引入馈能单元的液电馈能悬架可以对振动能量回收达到节能减排的目的,但会降低整车动力学性能。为协调整车行驶平顺性、操纵稳定性和馈能特性,搭建了整车7自由度液压互联馈能悬架系统模型,设计了舒适性模式、安全性模式和馈能性模式3种工作模式,提出了多模式自动切换的方法对悬架进行实时控制,设计模糊控制器对切换过程进行控制,并进行了整车仿真分析。仿真结果表明:所设计的多模式切换模型提升了悬架性能。为验证仿真的有效性,研制了液压互联馈能悬架原理样机并进行了台架试验,试验数据与仿真结果基本一致,表明所提出的方法兼顾了悬架乘坐舒适性、操纵稳定性和馈能特性,实现了悬架全局性能最优。     

H_2/H_∞双重最优控制器

首先给出了所有H_2最优控制器的参数化形式,在此基础上,提出同时也满足H_∞范数限制的控制器存在的充要条件。证明了通过求解两个代数Riccati方程,即可得到H_2/H_∞最优控制器。     

重型车辆ISD悬架平顺性与道路友好性分析

为解决重型车辆行驶过程中引发的道路损伤难题,提升重型车辆的平顺性与道路友好性,将加装惯容器的ISD(inerter-spring-damper)悬架应用于重型车辆悬架系统中,建立了重型车辆ISD悬架半车模型。运用改进粒子群算法对悬架系统的主要参数进行优化求解,并在不同路面等级和不同行驶车速条件下进行仿真分析。结果表明:与传统被动悬架相比,应用惯容器的重型车辆ISD悬架可有效抑制悬架的低频共振,减小重型车辆轮胎动载荷对道路的损害,显著提升重型车辆的平顺性与道路友好性。     

应用无迹卡尔曼滤波算法的车辆侧倾稳定性控制

考虑轮胎的非线性,建立了9自由度动力学车辆模型,并在Matlab/Simulink中建立了仿真模型。针对车身侧倾角及其角速度难以测量的问题,以侧向加速度、4个车轮的垂直加速度、4个轮胎的变形、4个悬架动挠度和横摆角速度等14个状态量作为量测变量,运用无迹卡尔曼滤波算法,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的车身侧倾角及其角速度观测器。仿真结果表明:车身侧倾角及其角速度的理论值和估计值较为吻合。针对车辆转向侧倾过大的问题,基于滑模变结构控制理论和车身侧倾角及其角速度估计值,设计了主动侧倾控制器,并在Matlab/Simulink中进行了仿真。仿真结果验证了主动侧倾控制器的有效性。     

智能悬架模块切换及底层控制器算法研究

为了满足车主在不同路况下对车辆悬架性能的需求,通过提出一种新型的智能悬架系统,结构上包括切换控制器以及主动控制、馈能2个子模块。顶层控制器采用单-双阈值的模块切换策略,根据路况匹配功能模块;底层分别采用BP-PID算法、LQG算法控制相应的功能模块。在Matlab/Simulink软件中对底层控制器进行仿真,结果表明:所设计的智能悬架系统在B级路面能够改善汽车平顺性,在D级路面能够有效提升汽车综合性能,底层控制器的设计符合要求。     

轮毂电机电动汽车空气悬架阻尼GA-LQR控制研究

针对轮毂电机驱动电动汽车因电机内部不平衡电磁力引起的负面振动加剧等问题,提出一种基于遗传算法的线性二次型调节器(GA-LQR)的空气悬架阻尼控制方法。建立包含轮毂电机和空气悬架系统的轮毂电机驱动电动汽车8自由度半车动力学模型,并进行实车试验验证模型;仿真分析路面激励和不平衡电磁力两者对电动汽车垂向振动的影响;根据最优控制理论提出LQR控制策略,并通过遗传算法对LQR控制中的加权矩阵Q和R进行全局搜索优化,构建了GA-LQR阻尼控制器。仿真结果表明：相较于被动悬架和LQR控制的空气悬架,基于GA-LQR控制的空气悬架对电动汽车各评价指标的改善效果明显,可有效抑制轮毂电机因偏心引起的不良振动,极大地提高车辆的乘坐舒适性。     

轮毂电机驱动汽车半主动悬架自适应最优控制

针对轮毂电机驱动汽车非簧载质量增加和轮毂电机不平衡电磁力带来的振动负效应,提出了一种自适应线性二次型调节器(LQR)半主动悬架控制策略,以提升轮毂电机驱动汽车的性能。考虑路面随机激励与轮毂电机不平衡电磁力的耦合作用,建立了轮毂电机驱动汽车系统的垂向、纵向与扭转振动的动力学模型。以垂向振动性能最优为目标,提出了LQR最优控制策略,将自适应遗传算法应用于确定LQR最优控制权重矩阵,以获取控制器的最优反馈悬架控制力。仿真结果表明:带有自适应LQR控制器的系统能有效提高系统的垂向与纵向性能,对簧载质量垂向与纵向振动加速度均方根值、悬架动行程均方根值、轮毂电机偏心距均方根值、轮胎动载荷均方根值和纵向驱动力波动的改善效果明显,有效提高了车辆的行驶平顺性与乘坐舒适性。     

一类离散时间线性系统有限时间H_∞预测控制

针对一类时不变、有限能量外部干扰的线性离散时间系统,研究了有限时间H_∞预测控制问题.给出了线性系统有限时间H_∞预测控制问题的定义,通过构造Lyapunov-Krasovskii函数并结合矩阵不等式技术,给出了系统有限时间H_∞预测控制器有解的充分条件;进一步,将该问题转化为具有线性矩阵不等式约束的优化问题,并给出了相应的求解算法.数值算例和仿真对比表明了该设计方法的有效性.     

时滞不确定系统的H∞控制器设计

针对多时滞不确定系统,用Riccati和LMI相结合的方法设计了一个H∞控制器.该方法的要旨在于只要相应的ARE 和LMI存在正定解,就能设计出H∞控制器.同时用仿真验证了该H∞控制器不但保证了闭环系统鲁棒渐近稳定,而且对于所有容许的不确定性,其H∞范数小于某一常数r,并且其系统响应都趋向稳定.     

基于滑模控制的三轴重型汽车平顺性优化研究

建立了基于半主动悬架的9自由度三轴重型汽车垂向动力学模型,为提升其平顺性,针对该重型汽车模型设计了滑模控制系统,对悬架阻尼力进行控制。该控制器以天棚阻尼系统为参考,使重型汽车振动响应跟随参考系统。基于Matlab/Simulink软件对滑模控制系统进行验证,在B级路面不同车速工况下进行响应分析。结果表明,所建立的控制器在不同车速下,均能有效改善车辆垂向加速度、俯仰角速度和侧倾角加速度。     

半主动空气悬架的神经模糊控制

以带附加气室容积可调空气悬架的整车为研究对象,首先建立附加气室容积可调空气弹簧模型,并将该模型以弹簧力形式引入整车,然后设计以平顺性指标为主导地位的综合目标函数及约束条件。采用改进遗传算法对该目标函数进行逐段优化,同时得到不同工况下前悬架和后悬架模糊控制器的最优输出数据。最后将该输出数据作为导师信号供神经网络学习,从而建立整车半主动空气悬架的T-S型神经模糊控制器。仿真结果表明:在不同行驶工况下,相比被动空气悬架,采用神经模糊控制的半主动空气悬架的行驶平顺性显著提高,且满载时的改善效果优于空载。     

粘滞阻尼系数对磁流变悬架影响分析

建立了汽车磁流变半主动悬架1/4车辆模型的基础上，采用模糊控制策略，对半主动悬架进行模糊控制仿真。粘滞阻尼系数是磁流变阻尼器的重要参数之一，为研究其对悬架性能的影响，在Simulink环境下采用多次对粘滞阻尼系数赋值的方法，分别对半主动悬架簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动载荷的均方根值进行了仿真计算，得到了粘滞阻尼系数对悬架性能的影响曲线。结果表明：调节粘滞阻尼系数可使簧载质量加速度均方根值达到最小值；增大粘滞阻尼系数可使悬架动行程和轮胎动载荷减小。粘滞阻尼系数为定值时对半主动悬架和被动悬架进行了仿真对比。     

基于自适应模型预测的自主车辆避障控制研究

在无人驾驶车辆安全避障控制过程中,由于被控对象的非线性特性,线性模型预测控制器难以保证车辆避障系统的安全性及稳定性。以车辆二自由度运动学模型为基础,在已有感知障碍物信息的基础上,通过应用自适应模型预测控制理论,结合障碍物虚拟边界约束及车辆控制变量约束,设计了以节气门开度和方向盘转角为控制变量的线性时不变控制器,并在Simulink环境下与基于传统模型预测避障控制器进行比较。仿真结果表明:相较于模型预测控制,基于自适应模型预测控制理论设计的控制器能提高车辆避障安全性及舒适性。     

基于整车卡尔曼观测器的主动悬架控制研究

改进天棚控制策略可兼顾乘坐舒适性及轮胎接地性。为了获得改进天棚控制所需的各悬架速度信号,建立了整车七自由度模型,并将整车状态方程进行离散化。基于卡尔曼滤波算法设计了改进天棚控制下的整车卡尔曼观测器。卡尔曼观测器根据整车中加速度信号估计出各悬架顶端的绝对速度以及各悬架的相对速度,通过仿真验证了卡尔曼观测器的估计精度。在此基础上,将卡尔曼观测器估计的速度信号输入至改进天棚控制策略中从而对悬架进行控制,结果表明:带卡尔曼滤波的改进天棚控制能够大幅度提高车辆的乘坐舒适性。     

汽车转向系统操纵性与稳定性协同最优控制研究

运用汽车二自由度模型对车辆进行主动前轮转角控制,针对车辆稳定性设计了LQR控制器,采用Carsim与Simulink联合仿真,在双移线工况下验证了控制器的可行性。通过大量仿真与系统分析,得到LQR参数与车辆稳定性的定性关系。在这一研究的基础上,设计了同时考虑车辆稳定性与操纵灵活性的协同控制器,采用同样的仿真方法,验证了协同控制器的优越性。结果表明,LQR控制可以提高车辆的稳定性;LQR控制器参数与车辆稳定性存在一定的相关性;协同控制器在LQR控制器的基础上可以起到折衷车辆稳定性与操纵灵活性的作用,为车辆控制器的设计提供了参考。     

车辆双磁流变阻尼器座椅悬架的建模及控制

采用双磁流变阻尼器提高车辆半主动座椅悬架的减振效果,建立了包括变阻尼Vogit单元、附加调节质量和弹簧的串联支路和可变阻尼并联构成的3自由度半主动座椅悬架模型。推导了该模型的动力学方程,进一步采用改进的Bouc-Wen模型建立了磁流变阻尼器的数学模型。根据悬架动力学方程给出了基于分层的控制策略,在Simulink中搭建了相应仿真模型,取人体易发生共振的3个频率信号以及随机激励信号进行测试。仿真结果表明:所提出的半主动悬架机构及其控制策略具有较好的减振效果,为半主动悬架的设计和控制提供了参考。     

基于分层式控制器的纯电动汽车车距控制研究

鉴于智能车辆的车距控制研究大多是针对传统燃油车,并缺少对多工况控制算法的研究,在Carsim/Simulink平台搭建了纯电动汽车动力学模型,以行车安全性为首要目标,结合驾驶员的驾驶特点和乘坐舒适性,建立了一种可变安全距离模型,设计了线性二次型最优控制理论和模糊控制理论相结合的分层式控制器,针对前方无车的情况,设计了定速巡航控制器。基于Carsim和Simulink联合仿真平台,对起停工况、定速巡航工况和距离保持工况进行仿真验证,结果表明分层式结构控制器具有较好的控制效果和鲁棒性,使智能车辆按照期望距离和速度安全行驶。     

自抗扰算法在无人车路径跟踪控制中的应用

为了提高无人驾驶车辆路径跟踪的精度与稳定性,设计一种对车辆不确定性和外部干扰具有较强鲁棒性的ADRC控制算法,并基于粒子群优化算法对其关键参数进行整定,进一步提高控制器效果。该控制算法优势在于设计简单,计算量较小,能够实时估计和补偿未知扰动。基于Matlab/CarSim联合仿真平台,对所研究算法与PID算法进行仿真验证。结果表明:在双移线工况下,与PID控制器相比,所提出的ADRC控制算法具有更强的鲁棒性,能够有效改善由道路曲率变化而导致车辆抖动的问题,实现更加精确、稳定的路径跟踪效果。     

主动悬架的滑模控制指数趋近率参数优化

针对车辆主动悬架滑模控制方法中按经验选取指数趋近率参数造成悬架控制效果未能达到预期的问题,提出一种滑模控制参数优化方法,消除了指数趋近率参数选取的随意性,提高了主动悬架的控制效果和控制精度。首先建立1/4车辆主动悬架系统模型,并根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面系数,使用指数趋近率改善滑模运动段的动态特性;其次分析滑模控制方法中按经验选取指数趋近率参数的缺点,并采用遗传算法对其进行优化。仿真结果显示:与被动悬架和滑模控制悬架相比,优化后的滑模控制悬架二次型性能指标分别减小了7.6%和35.6%,簧载质量加速度均方根值减小了13.3%和45.6%,表明运用遗传算法对滑模控制参数优化后的控制效果优于优化之前,证明了这种优化滑模控制方法的先进性。