智能汽車是未來汽車技術(shù)發(fā)展的重要方向,是最富創(chuàng)新性的汽車技術(shù)領(lǐng)域。無人駕駛汽車作為智能汽車發(fā)展的最終目標,為智能技術(shù)、信息技術(shù)、控制技術(shù)以及傳感技術(shù)等提出了諸多挑戰(zhàn)性問題。目前。智能汽車的研究側(cè)重于行駛安全性問題,對行駛舒適性問題研究的較少。事實上,車輛舒適性是車輛行駛時必須關(guān)注的重要性能。為此,本文從舒適性的角度,探索智能汽車的控制問題,以期為未來智能汽車的應(yīng)用提供有效的控制方法。本文對智能汽車舒適性控制問題的研究在兩個層面進行。一是根據(jù)智能汽車具有更多道路信息的特點,研究不同路況下的半主動懸架控制方法。二是研究不平路面下,滿足舒適性要求的智能汽車車速調(diào)節(jié)方式。本文通過垂向動力學建模、半主動懸架魯棒控制以及不平路面下智能汽車車速優(yōu)化三部分內(nèi)容闡述了研究方法及結(jié)果。針對現(xiàn)有懸架控制研究多基于只能表征車輛垂向振動的1/4模型的問題,本文給出了能夠反映車身垂向、俯仰和側(cè)傾動態(tài)的7自由度車輛系統(tǒng)模型,以及能夠描述磁流變阻尼器非線性特性的雙曲正切模型。為了較準確的描述多種路況下車輛行駛過程的激勵特性,本文基于單輪等效協(xié)方差法,左右輪相關(guān)性和前后輪時間滯后性,對隨機路面和離散沖擊路面下的四輪激勵... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【圖文】：

中垂向加速度的頻域分布

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-3-2-101仿真時間(s)質(zhì)心垂向加速度0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-6-4-202仿真時間(s)左前簧上垂向加(a)質(zhì)心垂向加速度 (b)左后簧上質(zhì)量垂向加速度0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-0.015-0.01-0.00500.0050.01仿真時間(s)左前懸架動行程(m)0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-4000-2000020004000仿真時間(s)左前車輪動載荷(N)(c) 左前懸架動行程 (d)左前懸架車輪動載荷圖 3-4 離散沖擊路面激勵時車輛參數(shù)的響應(yīng)曲線對圖 3-4 中的垂向加速度信號進行了頻譜分析，分析結(jié)果如圖 3-5 所示。

10 20 30 40 50 6022.22.42.62.8車速(km/h)質(zhì)心垂向加速度峰值(m/10 20 30 40 50 60100200300400車速(km/h)質(zhì)心垂向加加速度峰值(m/s(a)車速與垂向加速度峰值的關(guān)系曲線 (b)車速與垂向加加速度峰值的關(guān)系曲線圖 4-10 離散沖擊路面，車速與質(zhì)心垂向加速度和加加速度峰值的關(guān)系曲線從圖中可以看出，加速度的峰值隨車速的增加先增加后減小，而加加速度的峰值隨車速的增加一直增大。分析其原因，圖 4-11 給出了車速為 5km/h，20km/h和 35km/h 時激勵信號的頻譜分布圖，從圖中可以看出，隨著車速的增加，激勵信號主要頻率分布往高頻方向移動，并且車速為 20km/h 時，激勵信號的頻譜主要分布在懸架的共振頻率點處（前懸架約 11Hz，后懸架約 10.3Hz），因此會出現(xiàn)圖 4-11所示的隨著車速增加，加速度峰值先增大后減小的情況。而由于車速的增大，激勵信號產(chǎn)生的沖擊力會一直增加，故而加加速度的峰值是隨著車速的增大而增大。

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3529070