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。     

移相法对磁流变阻尼结构的时滞补偿

控制系统中的时滞现象成为影响控制效果的不可忽视的因素,采用移相法对磁流变阻尼控制系统的算法进行仿真计算,分析在不同情况下移相法对磁流变阻尼控制系统的时滞补偿效果,并与主动控制系统进行比较。结果表明移相法对磁流变阻尼控制系统有一定的补偿效果,对主动控制系统效果更加显著。     

磁流变减振器性能试验及分析

磁流变减振器是一种可实现半主动控制的理想阻尼器。设计制作了一种小型磁流变减振器。通过试验对其特性进行了分析，在此基础上对磁流变减振器的结构提出了有益的建议。     

整车模型的半主动控制研究

研究了采用磁流变阻尼器的七自由度整车模型的半主动控制。建立了半主动控制策略，进行了数值仿真，并且和主动控制、被动控制的整车模型进行了比较，其中在不同频段采用不同的加权系数。结果表明，采用磁流变阻尼器的整车模型的乘坐舒适性得到了明显改善，同时运行稳定性和安全性并无明显恶化，说明磁流变阻尼器在汽车控制中的可行性。     

电磁流变智能半主动控制系统的发展与应用

针对电磁流变智能半主动控制系统具有性能稳定、反应迅速、能耗小、控制效果良好等特点,及其在结构控制方面的应用前景,介绍电磁流变智能半主动控制系统及其有关的电磁流变液、控制器及技制算法、驱动器、传感器、电磁流变阻尼器等部分的功能、应用和发展状况,指出其在结构振动控制中进一步应用所亟待解决的问题．     

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。     

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.     

车身姿态补偿半主动控制

基于某矿用自卸车,建立了非线性半主动油气悬架三轴9自由度整车模型,以天棚控制算法和模糊控制算法为基础,设计了车身姿态补偿控制策略,对半主动油气悬架的阻尼力进行控制。在Matlab/Simulink中对控制策略的效果进行仿真验证。仿真结果表明:当车辆在D级路面以36 km/h的速度行驶时,相比于传统被动油气悬架,所设计的车身姿态补偿控制策略使车身垂向加速度优化了22. 89%,俯仰角加速度优化了20. 46%,侧倾角加速度优化了18. 87%,车身俯仰角优化了19. 61%,车身侧倾角优化了15. 66%,达到了较好的车身姿态控制效果。硬件在环仿真试验结果与Simulink仿真结果一致,验证了车身姿态补偿控制策略的实际可行性。     

基于Smith预估器的自适应模糊PID在电缆线径控制系统中的应用

针对传统PID控制在具有非线性、时变性和滞后性的护套生产线中的局限性,提出一种带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制方法。通过Matlab仿真,比较了传统PID控制和带Smith预估补偿的自适应模糊PID控制的阶跃响应与扰动抑制能力。结果表明:带滞后补偿的自适应模糊PID控制具有调节时间短、超调量小和抗干扰能力强等优点。同时,通过改变系统时滞时间,仿真比较了改进前后的Smith预估器对系统性能的影响。改进Smith预估器后,系统在稳定性和鲁棒性方面有了明显的改善,更加适用于复杂多变的工况环境。     

磁流变阻尼器半主动隔振系统试验研究

介绍了对磁流变阻尼器的特性试验和将阻尼器用于隔振系统的被动与半主动控制试验。试验结果表明，阻尼力与速度之间复杂滞后环与位移激励频率、幅值和励磁电流密切相关，并呈现出一定的变化规律；被动隔振效果随励磁电流变化规律类似线性阻尼的情形，并且有调节刚度的效应；半主动控制在系统共振点附近的隔振效果优于被动隔振，但在较高频段没有优势；半主动隔振数控采样频率越低，隔振效果越差，在高频段效果劣化较明显。     

基于遗传算法的磁流变半主动悬置系统控制器设计

为阐明动力总成与车身间的振动传递关系,建立了基于磁流变悬置的半车5自由度动力学模型。应用二次型最优控制理论设计了磁流变半主动悬置系统最优控制器,并采用遗传算法对控制器的权系数进行优化。为验证基于遗传算法优化的LQR控制策略(GALQR)的有效性和先进性,利用Matlab编写相关程序进行频域和时域仿真分析。分析结果表明:GALQR显著地减小了车身的垂向加速度和俯仰角加速度,但动力总成动位移有所增加,说明车辆乘坐舒适性和动力总成稳定性之间存在矛盾,设计磁流变半主动悬置系统时要根据实际综合性能要求合理选择。     

基于深度强化学习的轮毂电机驱动电动汽车垂向振动控制

轮毂电机驱动电动车作为分布式驱动的一种理想的解决方案，对于缓解能源问题具有重要意义，然而当轮毂电机引入轮毂时，其平顺性会恶化。为解决轮毂电机电动汽车平顺性问题，建立了考虑座椅、车身和簧下质量振动特性以及主动与半主动悬架时间迟滞因素的三自由度轮毂电机电动汽车的1/4车模型，并基于深度强化学习算法对轮毂电机驱动电动汽车通过主动悬架进行垂向振动控制。在此基础上，对轮毂电机驱动电动车在随机路面与减速带路面下行驶的情况进行训练，进而对其训练案例的控制效果进行测试，并将之与被动悬架和天棚阻尼控制策略的控制效果进行对比，最后对轮毂电机驱动电动车在随机路面的基于深度强化学习主动悬架控制策略进行泛化能力测试。结果表明，对于训练与泛化测试案例，针对轮毂电机驱动电动车的垂向振动控制，基于深度强化学习的主动悬架控制策略所产生的控制效果均优于被动悬架与天棚阻尼控制策略。     

磁流变阻尼器及其控制系统动态响应试验研究

磁流变阻尼器是一种阻尼可控器件，通过调节励磁线圈中的电流可以灵活改变磁流变液的流变特性，从而改变阻尼器的阻尼力。指出了振动半主动控制对阻尼器及其控制系统动态响应要求，分析了阻尼器响应时间的影响因素，设计了响应时间试验系统。经测试。阻尼器连同控制系统具有响应速度快、输出精度高等特点，能满足一定频率范围的半主动实时控制要求。     

改进果蝇优化算法的磁流变发动机悬置振动控制策略研究

为了提高磁流变发动机悬置隔振性能,提出了一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的PID半主动控制方法。首先,通过Elman神经网络建立了磁流变发动机悬置的正向、逆向模型,采集大量动态特性实验数据进行训练;然后,提出了一种基于云模型算法改进的果蝇优化算法,用于磁流变发动机悬置系统的PID控制器设计;最后,设计了磁流变悬置减振控制实验,检验所提出的基于IFOA的PID控制策略的有效性。实验结果显示:Elman神经网络逆模型的最低辨识精度为98.10%;低速工况下,IFOA-PID算法控制的发动机悬置系统的位移均方根值和加速度均方根值分别是0.112 976 mm、0.145 829 g·s~(-2);高速工况下,其位移均方根值和加速度均方根值分别是0.148 038 mm、0.617 804 g·s~(-2)。     

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。     

基于改进Bingham模型的磁流变阻尼器力学建模及试验研究

磁流变阻尼器是一种阻尼可调的半主动智能控制器件,其磁流变液黏度随外加磁场强度而发生变化,因此磁流变阻尼器表现出复杂的非线性动力学特性。经典Bingham力学模型无法精确描述磁流变阻尼器在不同输入电流工况下力与速度之间的非线性关系,对实现磁流变阻尼器的输出阻尼精准控制存在难度。通过台架试验研究磁流变阻尼器的动态力学性能,提出了一种改进的Bingham力学模型—Rational函数模型。根据试验结果,通过最小二乘法对Rational函数模型进行参数辨识,进一步建立各参数与电流之间的映射关系,并在Matlab/Simulink环境中对磁流变阻尼器在不同输入电流下力与速度之间的非线性关系进行仿真分析。结果表明:Rational函数模型可改进多项式函数模型在电流低于0.5 A时高速段存在的不稳定性和在速度换向拐点处拟合效果不佳的缺陷,在全工况下模拟磁流变阻尼器非线性动态力学特性具有更高的精度和更好的适用性。     

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。     

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。     

分布式电驱动车辆垂向振动系统优化及控制研究

分布式电驱动车辆簧下质量增加导致车辆垂向振动特性发生改变,同时路面激励引起的电机定转子间不平衡径向力使垂向性能进一步恶化,提出了一种带有轮内减振机构的纯电动车振动系统优化及控制方法。建立带有动力吸振器的四分之一轮毂电机悬架模型及开关磁阻电机不平衡径向力模型。考虑典型路面激励对垂向性能及电机气隙的影响,基于布谷优化提出了一种动力吸振器与悬架参数的优化匹配方法。在优化匹配的基础上将悬架和吸振器减振器作为半主动控制装置实现轮毂电机悬架系统的混合控制。仿真结果表明：所提出的优化及控制方法能有效提升车辆舒适性和操稳性。     

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。