基于粒子群算法的雙時滯半主動懸架控制研究
本文關(guān)鍵詞: 車輛半主動懸架 時滯反饋控制 統(tǒng)一目標(biāo)函數(shù)法 粒子群優(yōu)化算法(PSO) 出處:《廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年05期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對四自由度半車懸架控制模型,提出一種基于雙時滯反饋優(yōu)化控制的車輛半主動懸架控制方法。引入時滯減振控制技術(shù),應(yīng)用時滯動力吸振器的減振機(jī)理和振動系統(tǒng)的幅頻特性,建立基于車身加速度和俯仰加速度的統(tǒng)一目標(biāo)函數(shù),利用粒子群優(yōu)化算法快速尋優(yōu)特點獲取最優(yōu)時滯反饋控制參數(shù),并在Matlab/Simulink環(huán)境下對懸架系統(tǒng)仿真。仿真結(jié)果顯示:在隨機(jī)激勵下,雙時滯反饋控制通過優(yōu)化調(diào)節(jié)雙時滯控制參數(shù)可以減小車身垂直加速度和俯仰加速度,相應(yīng)的均方根值比被動懸架分別降低15.10%和22.48%,車身振動得到有效衰減。研究結(jié)果表明考慮時滯的車輛懸架模型不僅提高了模型建模精度,雙時滯反饋控制更有效提高懸架的減振效果,改善車輛行駛平順性,為半主動懸架控制系統(tǒng)設(shè)計提供了理論依據(jù),具有一定的應(yīng)用價值。
[Abstract]:Aiming at the control model of four-degree-of-freedom semi-vehicle suspension, a control method of semi-active suspension based on two-time-delay feedback optimization control is proposed. The time-delay damping control technique is introduced. Applying the damping mechanism of dynamic vibration absorber with time delay and the amplitude and frequency characteristic of vibration system, the unified objective function based on acceleration and pitch acceleration of vehicle body is established, and the optimal parameters of time-delay feedback control are obtained by using particle swarm optimization (PSO) algorithm. The simulation results of suspension system under Matlab/Simulink environment show that, under random excitation, double time-delay feedback control can reduce the vertical acceleration and pitch acceleration of vehicle body by optimizing the control parameters with two delays. The results show that the vehicle suspension model with time delay can not only improve the modeling accuracy, but also reduce the RMS value by 15.10% and 22.48, respectively. Double time-delay feedback control can effectively improve the damping effect of suspension and improve the ride comfort of vehicle. It provides a theoretical basis for the design of semi-active suspension control system and has certain application value.
【作者單位】: 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(51275280)
【分類號】:U463.33
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,本文編號:1498566
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