汽車磁流變半主動懸架的智能控制方法研究
發(fā)布時間:2017-03-26 18:01
本文關(guān)鍵詞:汽車磁流變半主動懸架的智能控制方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著國家科學技術(shù)的進步和人們生活質(zhì)量的日漸提高,汽車也逐漸成為人們?nèi)粘I钪谢A(chǔ)的交通工具,科技的發(fā)展和變革也使得如今的汽車性能更優(yōu)、性價比也更高,因此,人們已經(jīng)從原來的關(guān)注汽車的耐用性到了更多關(guān)注的是汽車的舒適性和安全性。懸架系統(tǒng)是汽車組成結(jié)構(gòu)中最重要的一部分,直接關(guān)系著汽車在道路上行駛的性能。被動懸架的彈簧剛度和阻尼系數(shù)都是事先設(shè)計時設(shè)定好的不可改變,無法根據(jù)汽車的行駛狀態(tài)而調(diào)節(jié),主動懸架可以根據(jù)外部工況調(diào)節(jié)阻尼而改善懸架的性能,但是它的結(jié)構(gòu)復雜,制造成本高,而半主動懸架的結(jié)構(gòu)與被動懸架純機械結(jié)構(gòu)一樣簡單,其功能的實現(xiàn)卻與主動懸架的相似,同樣可以實現(xiàn)阻尼調(diào)節(jié)并且成本低廉,性能穩(wěn)定,已然成為整個行業(yè)的研究熱點。磁流變阻尼器是由特殊的智能材料液體制成的一種系數(shù)可以調(diào)節(jié)的阻尼器,因為結(jié)構(gòu)簡單、反應靈敏、能量損耗低的特點被廣泛使用在懸架系統(tǒng)中。在實際的應用中,先由系統(tǒng)控制器的控制算法根據(jù)系統(tǒng)響應就算出需要的控制力,再由阻尼器來產(chǎn)生,因此懸架系統(tǒng)的控制算法也是懸架設(shè)計的關(guān)鍵。模糊PID控制算法非常適合在汽車懸架控制中使用,它兼?zhèn)淞薖ID控制算法簡單、參數(shù)便于調(diào)節(jié)和模糊控制算法方便靈活、對絕大多數(shù)系統(tǒng)都適用的特點,在懸架減振性能控制中發(fā)揮了明顯的作用。本文主要以使用磁流變阻尼器作執(zhí)行器的半主動懸架系統(tǒng)為研究對象,以改善汽車的平順性和穩(wěn)定性為目的,分別對磁流變阻尼器和汽車懸架系統(tǒng)建立模型,并對懸架模型進行模糊PID控制,通過將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的磁流變阻尼器的逆向模型與模糊PID控制器形成閉環(huán)反饋來實現(xiàn)對汽車懸架的半主動控制并提高懸架系統(tǒng)的對路面激勵的減振性能。由于本文研究重點側(cè)重于對汽車平順性和穩(wěn)定性的改善,所以首先建立一個二自由度四分之一車的懸架模型和磁流變阻尼器的動力學模型;其次,確定模糊PID控制器的輸入輸出,根據(jù)模糊控制算法的原理,模糊控制器的輸入為車身的垂向速度和加速度,輸出為PID控制器的三個參數(shù),而模糊PID控制器的輸出為半主動懸架的可調(diào)阻尼力,并利用MATLAB軟件中的模糊控制箱來實現(xiàn)懸架系統(tǒng)的模糊控制PID控制算法;然后選擇具有強大學習能力和能夠?qū)Ψ蔷性函進行逼近的BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)來建立磁流變阻尼器逆向特性模型,預測出阻尼器可以產(chǎn)生與控制器計算出的控制力接近的阻尼力所需要的控制電流;最后,將懸架系統(tǒng)、模糊PID控制器和阻尼器的逆向模型形成閉環(huán)控制系統(tǒng)來實現(xiàn)對懸架的半主動控制,并對其進行仿真和分析:1)當路面激勵為隨機路面輸入和沖擊路面輸入時,對被動懸架、PID控制的半主動懸架和模糊PID控制的半主動懸架進行仿真和對比,仿真結(jié)果表明模糊PID控制的汽車磁流變半主動懸架的平順性和穩(wěn)定性都要優(yōu)于PID控制的懸架和被動懸架;2)當輸入路面激勵為同一路面等級不同車速和相同車速不同路面等級時進行仿真,驗證了所設(shè)計模糊PID控制的磁流變半主動懸架具有一定的有效性。綜上所述,采用磁流變阻尼器可以有效實現(xiàn)汽車懸架系統(tǒng)的半主動控制,并且模糊PID控制方法能夠有效提高汽車的乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性,相比于被動、和PID控制有一定的有效性和優(yōu)越性。The Intelligent Control Method Research on Vehicle Semi-active Suspension Based on Magnetorheological DamperDiscipline:Control theory and control engineerStudent Signature:Lei BeibeiSupervisor Signature:Guo
【關(guān)鍵詞】:半主動懸架系統(tǒng) 磁流變阻尼器 模糊PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】:西安工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:U463.33
【目錄】:
- 摘要3-5
- Abstract5-9
- 1 緒論9-20
- 1.1 課題研究的背景及意義9
- 1.2 汽車懸架系統(tǒng)概述9-14
- 1.2.1 懸架系統(tǒng)分類10-12
- 1.2.2 半主動懸架系統(tǒng)控制方法12-14
- 1.3 磁流變阻尼器概論14-15
- 1.3.1 磁流變液14-15
- 1.3.2 磁流變阻尼器工作類型15
- 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
- 1.4.1 汽車半主動懸架的研究現(xiàn)狀15-16
- 1.4.2 磁流變阻尼器的研究現(xiàn)狀16-17
- 1.5 本論文研究內(nèi)容及各章節(jié)安排17-20
- 1.5.1 本論文研究內(nèi)容17-19
- 1.5.2 論文各章節(jié)主要內(nèi)容19-20
- 2 半主動懸架系統(tǒng)的動力學建模及分析20-35
- 2.1 路面輸入模型20-24
- 2.1.1 隨機路面輸入模型21-23
- 2.1.2 沖擊路面輸入模型23-24
- 2.2 磁流變阻尼器的模型24-31
- 2.2.1 阻尼器模型的理論25
- 2.2.2 常見的磁流變阻尼器模型25-28
- 2.2.3 基于Bouc-Wen滯環(huán)算子的現(xiàn)象模型28-31
- 2.3 半主動懸架系統(tǒng)動力學建模31-34
- 2.3.1 懸架系統(tǒng)的性能評價指標31-32
- 2.3.2 被動懸架動力學模型32
- 2.3.3 半主動懸架動力學模型32-33
- 2.3.4 半主動懸架仿真模型33-34
- 2.4 本章小結(jié)34-35
- 3 半主動懸架系統(tǒng)的模糊PID控制35-46
- 3.1 PID控制35-37
- 3.1.1 PID控制的基本原理35-36
- 3.1.2 PID控制器36-37
- 3.1.3 半主動懸架系統(tǒng)的PID控制37
- 3.2 模糊控制37-40
- 3.2.1 模糊集合38-39
- 3.2.2 模糊控制器的組成和設(shè)計39-40
- 3.3 半主動懸架系統(tǒng)模糊PID控制器的設(shè)計40-45
- 3.3.1 模糊PID控制器的控制原理40-41
- 3.3.2 汽車半主動懸架控制系統(tǒng)的模糊PID控制41-45
- 3.3.3 半主動懸架系統(tǒng)模糊PID控制的仿真模型45
- 3.4 本章小結(jié)45-46
- 4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的磁流變阻尼器逆向模型46-56
- 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡概述46-47
- 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論47-50
- 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理47-49
- 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本操作49-50
- 4.3 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立磁流變阻尼器逆向模型50-55
- 4.3.1 逆向模型數(shù)據(jù)樣本的采集和預處理50-51
- 4.3.2 BP網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和參數(shù)的選擇51-53
- 4.3.3 逆向神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練和測試53-55
- 4.4 磁流變阻尼器逆向模型在半主動懸架控制中的應用55
- 4.5 本章小結(jié)55-56
- 5 汽車半主動懸架系統(tǒng)仿真分析56-64
- 5.1 隨機白噪聲路面輸入時的仿真分析56-58
- 5.2 汽車駛過減速帶時的仿真分析58-59
- 5.3 同一路面等級不同車速下的仿真分析59-61
- 5.4 不同路面等級相同車速下的仿真分析61-63
- 5.5 本章小結(jié)63-64
- 6 結(jié)論64-65
- 參考文獻65-68
- 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文68-69
- 致謝69-71
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條
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7 翁建生,胡海巖,張廟康;磁流變阻尼器的實驗建模[J];振動工程學報;2000年04期
中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 王瑞;基于ADAMS與MATLAB的汽車半主動懸架系統(tǒng)的建模及仿真[D];西安工業(yè)大學;2014年
本文關(guān)鍵詞:汽車磁流變半主動懸架的智能控制方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:269137
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