【摘要】：作為汽車底盤的重要組成,懸架系統(tǒng)在很大程度上決定和影響著汽車行駛的平順性與操縱穩(wěn)定性。半主動懸架系統(tǒng)能依據(jù)路面沖擊和車身運動信號實時調節(jié)懸架的阻尼等參數(shù),以改善懸架緩沖性能,比參數(shù)固定的被動懸架展現(xiàn)了更大的優(yōu)勢。相應地,半主動懸架系統(tǒng)結構較復雜,傳統(tǒng)的控制方法往往不能獲得令人滿意的控制效果。因而半主動懸架系統(tǒng)的智能控制策略研究顯得愈加重要。本文首先明確懸架性能評價指標,推導并構建時域下的隨機濾波白噪聲路面輸入模型。在對汽車某些行駛特性經(jīng)過合理的假設,分別建立被動懸架與半主動懸架對應的四自由度半車動力學模型。然后進行智能控制策略的研究。通過引入模糊邏輯理論,按照模糊化、模糊規(guī)則推理和解模糊化的步驟建立模糊推理系統(tǒng),從而建立汽車半主動懸架的閉環(huán)模糊控制系統(tǒng)及其仿真模型。接著對模糊控制器進行改進,設計出基于Mamdani模型和TSK模型的兩種神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)作為控制器,結合BP反傳學習規(guī)則,訓練出模糊控制規(guī)則,同時分別采用Simulink S-函數(shù)和MATLAB自帶的ANFIS構建相應的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制汽車半主動懸架系統(tǒng)仿真模型。最后統(tǒng)一在Simulink環(huán)境下對被動懸架系統(tǒng)、模糊控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的半主動懸架系統(tǒng)進行仿真試驗,得到仿真結果。對結果取得的車身垂直加速度、懸架動撓度和輪胎動載荷相應的均方根值分析表明,模糊控制半主動懸架系統(tǒng)的綜合性能比被動懸架系統(tǒng)更好,而模糊神經(jīng)控制半主動懸架系統(tǒng)的綜合性能更優(yōu)于模糊控制的半主動懸架系統(tǒng),TS模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制半主動懸架系統(tǒng)綜合性能最優(yōu)。故本文所用到的智能控制方法能有效提高半主動懸架系統(tǒng)的性能。
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【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.33

【參考文獻】

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本文編號：2477406