摘要：应用模糊逻辑控制理论,进行了车辆主动悬架模糊控制器的设计,并利用遗传算法对模糊控制的控制规则进行了优化。利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,并与传统的被动悬架和用LQG控制的主动悬架进行了性能比较和分析,仿真结果表明具有模糊控制器的主动悬架能够有效提高车辆的平顺性和操纵稳定性,且具有较好的适应性和鲁棒性。

摘要：基于整车模型设计的主动悬架控制系统,控制器阶数往往较高.在保证主动悬架闭环系统性能的情况下如何尽可能地降低控制器的阶数,是有待解决的问题.本文首先建立汽车7自由度整车悬架模型.针对人体敏感的振动频率范围,设计汽车主动悬架H_∞控制器.在此基础上采用Hankel范数最优降阶法对所设计的高阶控制器进行降阶研究,与模态截取法、均衡截取法进行比较,结果显示Hankel范数最优降阶法能获得更好的降阶效果.对采用降阶和全阶控制器的主动悬架系统进行仿真的结果表明,Hankel范数最优降阶法在较大程度地降低控制器阶数的同时,闭环系统频域和时域特性没有明显降低且汽车乘坐舒适性良好.

摘要：基于生物DNA的结构编码,采用免疫算法学习1/4汽车主动悬架的模糊控制规则。仿真结果表明:该算法具有较好的自学习能力,使用该方法自学习设计的汽车主动悬架的模糊控制器,能有效地改善汽车的平顺性和操纵稳定性。

摘要：以 2自由度 1/ 4车模型为例在鲁棒控制理论的统一框架下讨论H2 和H∞ 主动悬架的设计 ,并采用结构奇异值法和加权最坏RMS增益法对其鲁棒性能进行分析和比较。

摘要：基于多学科设计优化的思想,提出一种控制学科在环的多学科设计优化方法,将控制学科纳入系统的优化回路内,可以充分考虑系统的结构设计和控制学科之间的协同作用,以实现更好的整体优化效果.以主动悬架的设计优化为例,建立了1/4车辆主动悬架模型和LQG控制器模型,并基于多学科可行法的优化框架,进行多学科分析,对结构参数和控制器参数同时进行优化.优化结果表明,该方法能协调悬架动力学和控制学科之间的耦合关系,获取整体最优解.优化后的主动悬架在保证悬架工作空间和轮胎变形在一定的范围内,且不消耗更多能量的前提下,使车身加速度均方根值降低了27%.

摘要：利用线性分式变换理论对二自由度车辆主动悬架系统进行混合不确定建模分析,通过结构奇异值理论和D-K迭代设计过程,设计了鲁棒μ综合控制器.仿真结果表明:在给定的不确定范围内,鲁棒μ综合控制器保证了主动悬架系统的名义性能和鲁棒性;与基于名义模型设计的H∞控制器相比,闭环系统能获得更好的鲁棒性能.

摘要：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。

摘要：基于ADAMS/View,建立了考虑悬架运动学特性的非线性因素的1/4汽车悬架模型,并运用ADAMS/Hydraulic模块,建立了考虑液压元件的非线性特性的液压伺服控制系统,设计了液压伺服控制的主动悬架。以模拟路面和阶跃输入作为激励,采用PID反馈控制,且与被动悬架进行比较。仿真结果表明,该方法设计控制的主动悬架,其车身垂直加速度、悬架变形和车轮动载荷都明显降低。

摘要：通过对车辆被动悬架减振器的阻尼功耗的估算,及其与一个最优主动悬架能量需求的比较,分析了主动悬架设计中回收振动能量的潜力。在振动能量回收可行性分析基础上,提出了一个馈能式电动主动悬架设计方案,并介绍了其结构和工作原理。初步的研究分析表明,所提出的新结构及控制方法可为车辆振动的主动控制和能量回收提供新途径,也为未来电动车悬架系统的电动化提供了必要的设计依据。

摘要：基于生物内分泌系统激素调节机理设计了内分泌智能控制器,结合传统的线性二次型调节器(LQR),提出一种新型复合结构的内分泌LQR控制器。将其应用于汽车主动悬架减振控制,采用ADAMS/View构建麦弗逊汽车悬架模型,以典型的正弦路面输入和随机路面输入作为激励,通过MATLAB与ADAMS联合仿真对比分析了内分泌LQR控制、传统LQR控制及被动悬架的减振效果。研究结果表明,内分泌LQR控制品质优良、对变化的工况参数具较好的适应性,减振效果要优于传统LQR控制。该方法为主动悬架减振提供了一种新的控制方案,同时也为内分泌智能控制策略及其应用提供了新思路。