汽车主动悬架几种控制策略的比较研究
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统的主动控制研究近年来，汽车悬挂系统的主动控制技术日益成熟，成为汽车行业的一个热门研究领域。
汽车悬挂系统的主动控制技术可以对汽车的悬挂系统进行精细化的调节和控制，提高汽车的舒适性、稳定性和安全性。
汽车悬挂系统的主动控制技术的核心是控制算法。
现代汽车悬挂系统采用了许多先进的传感器和控制器，可以实时测量和分析车辆的运动状态和车身姿态，通过计算机控制算法对悬挂系统的刚度、阻尼、高度等参数进行精准调整，以适应不同路况和驾驶条件。
主动控制技术可以根据车速、路面质量、载荷、弯道等多种因素实时调整悬挂系统的参数，使驾驶员和乘客的舒适度和安全性得到提升。
在汽车悬挂系统的主动控制技术中，主要有三种基本类型：主动悬挂、半主动悬挂和电子悬挂。
主动悬挂是指悬挂系统可根据路况和行驶状态主动调整刚度和阻尼，提供最佳的车身控制和舒适性。
半主动悬挂主要是指在保留传统悬挂系统的基础上，通过传感器和控制器实时调整阻尼来提高车辆的稳定性。
电子悬挂则采用了更先进的电子控制技术，它能根据通过传感器收集到的各种数据来自动控制悬挂系统的刚度、阻尼和高度等参数。
汽车悬挂系统的主动控制技术可以帮助各种类型的汽车提高性能和舒适性。
在高性能汽车中，主动悬挂系统可以提供更加精确和快速的车辆控制，帮助驾驶员更好地处理车辆在高速行驶和高强度驾驶时的操控。
在家用车型中，主动悬挂系统可以提供更加平稳和舒适的驾驶体验，减少车辆颠簸和颠簸对驾驶员和乘客的不适感。
需要注意的是，汽车悬挂系统的主动控制技术虽然可以提高汽车的性能和舒适性，但也需要消费者具备一定的技术知识和技能才能操作和维护。
在购买搭载主动控制技术的汽车时，消费者需要了解相关的技术细节和操作指南，并且必须经过专业的培训和考核，才能合理使用和维护这些先进的汽车悬挂系统。
综上所述，汽车悬挂系统的主动控制技术是一项前沿的汽车技术，它可以提高汽车的性能、舒适性和安全性，为汽车行业的发展注入了新的活力。
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统的主动控制研究随着社会经济的发展和人们对行车安全和舒适性的要求提高，汽车悬挂系统的研究和发展成为一个热门的课题。
传统的汽车悬挂系统主要由弹簧和减振器组成，其主要作用是缓冲和减震车身的激励。
随着科技的进步和电子控制技术的发展，主动悬挂系统逐渐成为一种新的选择。
主动悬挂系统通过传感器感知车身和路面的状态，并利用电子控制单元（ECU）控制悬挂系统的参数和工作方式。
主动悬挂系统可以根据道路情况和车速自动调节悬挂刚度和减震器的阻尼力，以实现更好的悬挂效果。
主动悬挂系统的研究主要集中在以下几个方面：1. 主动悬挂系统的动力学模型：研究主动悬挂系统的动力学特性，建立合理的模型，以便后续的控制算法设计和仿真分析。
2. 车身姿态控制：主动悬挂系统可以通过调节车身的姿态来改善车辆的稳定性和驾驶性能。
研究者通过设计反馈控制算法，使主动悬挂系统能够实时调节悬挂刚度和减震器的阻尼力，以实现车身的主动控制。
3. 路面感知和状态估计：主动悬挂系统需要通过传感器感知车辆行驶的路面情况，并对路面的状态进行估计。
研究者通过使用加速度计、角度传感器和车轮转角传感器等传感器，实时获取车身和路面的状态信息。
4. 控制算法设计和优化：主动悬挂系统的控制算法设计非常重要，可以通过设计合理的控制策略来提高悬挂系统的性能。
研究者通过使用PID控制算法、模糊控制算法和神经网络等方法，优化主动悬挂系统的控制策略。
5. 实验验证和性能评估：研究者通过在实际车辆上安装主动悬挂系统，并进行实地测试和性能评估，验证研究成果的可行性和有效性。
汽车悬挂系统的主动控制研究是一个复杂而有挑战性的领域，涉及多学科的知识和技术。
随着科技的不断进步，主动悬挂系统将会在未来得到更广泛的应用，为驾驶人提供更安全、舒适和平稳的行车体验。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法随着汽车技术的不断发展，汽车底盘主动悬架系统已经逐渐成为了一种常见的装备。
这种系统可以根据车辆当前的驾驶状态和路况来主动调节悬架硬度，提升行车舒适性和稳定性。
在本文中，我们将对汽车底盘主动悬架控制方法进行一个浅析。
一、主动悬架原理主动悬架是指车辆悬挂系统具备主动调节功能，通过传感器感知车身运动状态，再根据实时数据调节悬架系统的工作参数，实现对车身姿态和路面适应性的主动调节。
主动悬架主要包括主动减振和主动悬架控制两部分。
主动减振通过控制减振器的阻尼力来调节车辆的悬挂硬度；主动悬架控制则通过控制空气悬挂元件或电磁阻尼器来实现对车辆悬挂的主动调节。
二、主动悬架控制方法1. 传统悬架控制传统的悬架系统主要通过设置不同的弹簧和减振器来实现对车辆悬挂系统的调节。
这种悬架系统在工作过程中需要依靠车辆的行驶速度和路面情况来进行调节，无法实现主动的悬架控制。
因此在高速行驶和复杂路况下，传统悬架系统的性能会受到一定的限制。
主动悬架控制方法则是通过悬架系统内置的传感器和控制单元，实时感知车辆的运动状态和路面情况，并根据这些数据来主动调节悬架系统的工作参数。
目前主动悬架系统主要采用以下几种控制方法：（1）电子控制电子控制是主动悬架系统的核心技术之一，通过悬挂系统内置的控制单元收集和处理来自传感器的数据，并根据预设的悬架调节算法来控制悬挂系统的工作状态。
在电子控制技术的支持下，主动悬架系统可以根据车辆当前的行驶状态和路况主动调节悬架硬度，提升行车舒适性和稳定性。
（2）气动控制为了实现对悬架系统的精准控制，主动悬架系统还需要配备一套高效的控制算法。
主动悬架控制算法的设计主要考虑以下几点：姿态控制是主动悬架系统的重要功能之一，通过感知车辆的侧倾角和纵向加速度来调节悬架系统的工作状态，提升车辆的稳定性和操控性。
（2）路面适应（3）悬挂硬度调节主动悬架系统在汽车领域具有广泛的应用前景，目前已经成为了豪华车和高端车型的标配。
车辆主动悬架最优控制
图 1. q1＝3.35E5 ，q2 ＝40.5E5 的幅频特性图 由图 1 可以看出主动悬架的车身加速度、悬架动扰度、轮胎动载荷幅频特性图同被动悬架相 似，同样具有双峰，不同的是在低频固有频率附近，主动悬架的响应幅值明显减小，且变化 平缓， 主动悬架的减振性能较为突出； 在高频固有频率附近， 主动悬架的响应幅值变化较大 。 可知取该组权系数时，主动悬架的减振性能的改善程度不够理想； 2) 取 q1＝3.35E8，q2 ＝40.5E8 时，由程序得 k1 =63640;k2=4863;k3 =－36146；k4 ＝－904；及 系统的传递函数和幅频特性，绘制幅频特性图 %主动悬架 q1=3.35e8;q2=40.5e8 时的仿真程序: m1=36;m2=240;kt=160000;q1=3.35e8;q2=40.5e8; A=[0 1 0 -1;0 0 0 0;0 0 0 -1;0 0 kt/m1 0]; B=[0;1/m2;0;-1/m1];D=[0;0;1;0]; C=[0 0 0 0;1 0 0 0;0 0 1 0]; E=[1/m2;0;0];H=[0;0;0]; Q=[q2 0 0 0;0 0 0 0;0 0 q1 0;0 0 0 0];R=[1]; [K,P,F]=lqr(A,B,Q,R) M=A-B*K; N=C-E*K; G=ss(M,D,N,H); G1=tf(G) i=1; for s=0:0.1:80 s=s*2*pi*j; G11=(150.6*s^3 + 1.673e004*s^2 + 1.179e006*s + 1.653e-008)/(s^4 + 45.36*s^3 + 5473*s^2 + 9.005e004*s + 1.179e006);
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统的主动控制研究汽车悬挂系统是汽车重要的组成部分，它直接影响到汽车的操控性、舒适性和安全性。
随着科技的不断进步，汽车悬挂系统也在不断进行着创新与改良。
主动悬挂系统是其中的重要发展方向之一，通过主动控制技术，可以实现对悬挂系统的实时调控，从而提高汽车的操控性和舒适性。
本文将对汽车悬挂系统的主动控制进行研究，探讨其在汽车领域的应用和发展前景。
一、汽车悬挂系统的发展历程汽车悬挂系统起源于汽车的发明，最初的悬挂系统是由弹簧和减震器组成。
随着汽车的发展，悬挂系统也逐渐演变出了不同的类型，包括独立悬挂、双横臂悬挂、麦弗逊悬挂等。
这些悬挂系统在一定程度上提高了汽车的操控性和舒适性，但是仍然存在一些局限性，比如在不同路况下的表现不一致、无法实现动态调节等。
为了克服传统悬挂系统的局限性，人们开始研究主动悬挂系统。
主动悬挂系统采用了传感器、执行器和控制算法等先进技术，可以根据路况和驾驶需求实时调整汽车的悬挂硬度、高度和角度，从而提高了汽车的操控性和舒适性。
二、主动悬挂系统的原理和关键技术主动悬挂系统的核心是实时控制，其原理是通过传感器感知汽车的运动状态和路况，然后通过控制算法计算出最佳的悬挂参数，并通过执行器实时调整悬挂系统。
主动悬挂系统的关键技术主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：包括汽车姿态传感器、路况传感器和悬挂位移传感器等，用于实时获取汽车的运动状态和路况信息。
2. 控制算法：包括模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等，用于根据传感器获取的数据计算出最佳的悬挂参数。
3. 执行器技术：包括电磁阀、液压阀和电机等，用于实现对悬挂系统的实时调节。
通过以上关键技术的应用，主动悬挂系统可以实现对悬挂系统的精准控制，从而提高汽车的操控性和舒适性。
未来，随着技术的不断革新，主动悬挂系统将会迎来更大的发展。
一方面，随着汽车电子技术和传感器技术的日益成熟，主动悬挂系统的实时性和精准度将会得到进一步提高。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，控制算法也将会变得更加智能化和自适应，从而更好地满足不同路况和驾驶需求。
《2024年度基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》范文
《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，人们对汽车行驶的平稳性、安全性和舒适性要求日益提高。
主动悬架系统作为汽车的重要组成部分，对提升车辆行驶性能和驾驶体验具有重要意义。
智能控制技术的发展为汽车主动悬架控制策略的优化提供了新的途径。
本文将重点研究基于智能控制的汽车主动悬架控制策略，以提高汽车的行驶性能和驾驶舒适性。
二、汽车主动悬架系统概述汽车主动悬架系统是一种具有自适应能力的悬架系统，能够根据道路状况和车辆行驶状态实时调整悬架参数，以改善车辆的行驶性能和驾驶舒适性。
主动悬架系统通常由传感器、控制器和执行器等部分组成，其中控制器是核心部分，对悬架系统的性能起着决定性作用。
三、智能控制在汽车主动悬架系统中的应用智能控制技术如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等在汽车主动悬架系统中得到了广泛应用。
这些智能控制方法能够根据不同的道路状况和车辆行驶状态，实时调整悬架参数，以实现最优的悬架性能。
1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够处理不确定性和非线性问题。
在汽车主动悬架系统中，模糊控制能够根据传感器采集的信号，实时调整悬架的阻尼、刚度等参数，以改善车辆的行驶性能和驾驶舒适性。
2. 神经网络控制神经网络控制是一种模拟人脑神经网络结构的控制方法，具有自学习和自适应能力。
在汽车主动悬架系统中，神经网络控制能够根据大量的驾驶数据和道路信息，自主学习并优化悬架参数，以实现更好的行驶性能和驾驶舒适性。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，能够在复杂的非线性系统中寻找最优解。
在汽车主动悬架系统中，遗传算法能够根据车辆的行驶状态和道路状况，寻找最优的悬架参数组合，以实现最佳的行驶性能和驾驶舒适性。
四、基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究针对不同的道路状况和车辆行驶状态，本文提出了一种基于智能控制的汽车主动悬架控制策略。
该策略采用模糊控制、神经网络控制和遗传算法等多种智能控制方法，根据传感器采集的信号实时调整悬架参数。
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统是提高汽车行驶性能和乘坐舒适度的关键技术之一。
传统的悬挂系统主要是通过被动地改变车身在路面上的位移和姿态来实现对车辆动态特性的调节。
然而，这种被动调节方式受限于路况和车速等因素，无法实现更高级的车辆控制和优化。
为了进一步提升汽车悬挂系统的性能，人们开始研究和开发主动控制技术，以实现更高级的车辆动态控制和响应。
1. 主动悬挂系统：利用电动液压伺服阀或线性电机等装置来主动改变悬挂系统的硬度、阻尼和高度等参数，从而实现对车辆动态特性的主动调节。
这种主动悬挂系统适用于高端豪华车型，可以提供更高级的车辆控制和乘坐舒适度。
2. 主动悬挂系统配合动态稳定控制系统：在传统的动态稳定控制系统的基础上，增
加主动悬挂系统，可以实现对车辆姿态、侧滑和横摆等动态特性的主动调节，从而提高车辆的行驶稳定性和操控性。
这种技术适用于中高端车型，如大众的DCC和奥迪的Magnetic Ride等。
3. 主动悬挂系统配合路况感知系统：利用前置雷达、摄像头和激光雷达等传感器获
取路面的信息，并结合车辆传感器的数据，对悬挂系统的硬度、阻尼和高度等参数进行实时调节，以适应不同的路况和行驶环境。
这种技术适用于高端豪华车型，如玛莎拉蒂的Skyhook和捷豹路虎的Adaptive Dynamics等。
此外，随着电动汽车和自动驾驶技术的快速发展，汽车悬挂系统的主动控制也面临新的挑战和机遇。
未来，主动悬挂系统将更加智能化和个性化，可以通过车载云端系统和人工智能算法等技术，自动学习驾驶者的驾驶习惯和路况偏好，并实现个性化的车辆动态特性调节，从而提升车辆的性能和乘坐舒适度。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
在汽车底盘中，悬架系统起着承载车身及保证车辆行驶稳定的重要作用。
传统的悬架系统通常是被动式的，无法根据路面状况做出及时的反应，且对车身及乘客的舒适性、稳定性和操控性的改善效果也有限。
因此，研究底盘主动悬架控制方法对于提升汽车性能和安全性具有重要意义。
底盘主动悬架控制方法主要包括三种：视觉反馈控制、学习型控制和预测控制。
视觉反馈控制方法指利用摄像头等装置采集路面的图像信息，再通过控制算法分析图像信息和车身姿态，实现悬架系统的主动调节。
学习型控制方法则利用神经网络等模型进行学习和模拟，根据模型得出通过悬架系统控制器实现对车身姿态和路面响应的主动控制策略。
预测控制方法利用车辆的预测模型做出对未来路面状况的预测，再通过控制算法实现悬架系统的主动调整。
在实际应用过程中，底盘主动悬架控制方法的具体实现方式也有多种，常见的有主动式悬架、半主动式悬架和电液液压式悬架。
主动式悬架是指利用电机等设备直接控制悬架系统的扩展和压缩，实现车身姿态和路面反馈的实时调整。
主动式悬架通常具有响应速度快、自由调整的优点，但成本较高，对整车系统的影响也比较大。
半主动式悬架是指利用电磁阻尼器等装置对悬架系统进行主动控制，实现车身姿态的调整，但半主动悬架的调节范围较窄，对车辆行驶的效果和安全性改善效果有限。
总体来说，底盘主动悬架控制方法的实现需要根据车辆的使用环境和应用需求进行不同的选择和改进。
未来随着科技的发展与汽车技术的不断创新，底盘主动悬架控制方法将会不断地改进和完善，进一步提升汽车性能和乘坐舒适性。
汽车主动悬架技术的研究现状
汽车主动悬架技术的研究现状汽车主动悬架技术是指车辆悬架系统能根据实时道路条件和驾驶需求主动调节悬架硬度、高度、稳定性等参数的技术。
通过主动悬架技术，可以使车辆在不同的路况和驾驶模式下获得更好的悬架性能，提供更舒适、稳定和安全的驾驶体验。
在近年来，随着科技的不断进步和需求的不断增加，汽车主动悬架技术得到了广泛的研究和应用。
本文将重点介绍主动悬架技术的研究现状并对其进行探索。
主动悬架技术的研究主要涉及到悬架系统的硬件结构和控制算法两个方面。
在硬件结构方面，主要研究了可变硬度悬架、可变高度悬架和可变稳定性悬架等。
这些悬架系统通过改变悬架中的弹簧、减振器和支撑点等部分的性能参数来实现悬架的主动调节。
例如，可变硬度悬架可以根据驾驶模式和道路条件实时调整悬架的硬度，提供更好的舒适性和操控性。
可变高度悬架可以根据路况调整车身的高度，提高通过性和稳定性。
可变稳定性悬架则可以根据车辆的动力状态实时调节悬架的稳定性，提高车辆的操控性。
目前，在这些硬件结构方面的研究已经取得了一定的成果，许多汽车企业已经开始在高端车型上应用了这些技术。
在控制算法方面，主要研究了悬架系统的控制策略和调节算法。
悬架系统的控制策略主要包括主动悬架控制和协调悬架控制两种。
主动悬架控制是通过传感器实时采集车辆和道路的信息，然后根据预设的控制算法计算出悬架的调节参数来实现主动调节的目的。
协调悬架控制则是通过车辆的电子控制单元(ECU)实时协调悬架系统和其它部分的工作，以提升整车的性能。
在调节算法方面，主要应用了模糊逻辑控制、神经网络控制和最优控制等方法。
这些算法通过将悬架系统的调节过程建模为一个最优化问题，并根据具体的需求和约束条件求解最优解，从而实现对悬架系统的精确调节。
目前，这些控制算法在实际应用中已经取得了较好的效果，但仍然存在一些问题需要进一步研究和解决。
除了硬件结构和控制算法方面的研究，主动悬架技术还需要解决一些实际应用中的问题。
首先是成本问题，主动悬架技术的研发和生产成本较高，导致其在市场上的价格较高，限制了其推广和应用。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法【摘要】汽车底盘主动悬架控制方法是指通过各种技术手段对汽车底盘悬架系统进行控制，以实现更好的悬架性能和车辆稳定性。
本文从主动悬架的概念入手，介绍了电磁悬架、空气悬架、液压悬架以及综合控制方法。
电磁悬架通过调节电磁感应力来实现悬架调节，空气悬架利用空气压力来调节悬架高度，液压悬架则通过液压系统来实现悬架调节。
综合控制方法则结合多种技术手段，以实现更为精准和稳定的悬架控制。
通过对这些方法的分析和比较，可以为汽车底盘主动悬架控制提供更深入的理解和研究方向。
结论部分总结了各种方法的优缺点，为未来的研究和应用提供了一定的借鉴价值。
【关键词】汽车底盘，主动悬架，控制方法，电磁悬架，空气悬架，液压悬架，综合控制，引言，结论1. 引言1.1 引言车辆底盘主动悬架控制技术是现代汽车行业中的一个重要发展方向。
随着科技的进步和人们对车辆操控性能的要求不断提高，主动悬架技术被广泛应用于各种车型中。
主动悬架通过对悬架系统的实时监测和调节，能够有效地提升车辆的稳定性、舒适性和操控性能，从而提升整个车辆的性能水平。
在本文中，我们将从主动悬架的概念出发，对主动悬架的控制方法进行详细的分析和探讨。
首先我们会介绍主动悬架的基本概念和原理，以便更好地理解后续的控制方法。
然后我们将详细介绍电磁悬架、空气悬架、液压悬架等不同类型的主动悬架控制方法，探讨它们的优缺点和适用范围。
我们将介绍一些综合控制方法，即将多种控制方法结合起来，以达到更好的效果。
通过本文的阐述，相信读者能够更全面地了解汽车底盘主动悬架控制方法的原理和应用，为未来的研究和实践提供参考和借鉴。
2. 正文2.1 主动悬架的概念主动悬架是一种能够主动调整车辆悬挂系统的技术，在汽车行驶过程中可以根据道路和驾驶状况的变化，实时调整悬挂系统的硬度和高度，提高车辆的稳定性和舒适性。
主动悬架通过使用电磁、空气、液压等技术，可以实现对悬挂系统的精确控制，从而提供更加舒适和安全的驾驶体验。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
汽车底盘主动悬架控制方法是指通过电子控制技术和传感器对车辆底盘悬架系统进行实时监测和控制，以改善车辆的行驶稳定性、舒适性和安全性。
目前主要的控制方法包括主动悬架控制、主动悬架与驱动控制的协同控制以及基于模型的预测控制。
主动悬架控制是通过控制电磁阀调节悬架的阻尼力和刚度，实现对车辆减振和悬架的主动调节。
具体来说，当车辆行驶在平稳的路面上时，主动悬架会根据传感器获取的数据调整阻尼和刚度，以提高车辆的悬挂舒适性；当车辆遇到颠簸路面时，主动悬架会根据传感器的数据，及时调整阻尼和刚度，以使车辆保持较好的行驶稳定性。
主动悬架与驱动控制的协同控制是指将悬架系统和车辆动力系统联合起来控制，以实现更好的车辆操控性能。
具体来说，当车辆行驶过程中需要进行加速、转向或制动时，主动悬架系统会根据传感器的数据对悬架进行调节，同时将调节后的数据传输给动力系统，动力系统会相应地调整发动机输出的扭矩和刹车压力，以提高车辆的操控性能和安全性能。
基于模型的预测控制是指通过建立数学模型对车辆底盘和悬架系统进行预测，并根据预测结果对悬架系统进行控制。
具体来说，基于模型的预测控制会根据车辆的行驶状态和路面状况，使用数学模型预测车辆的悬架响应，并根据预测结果对悬架系统的阻尼和刚度进行调整，以使车辆保持较好的行驶稳定性和舒适性。
《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》范文
《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车主动悬架系统已经成为现代汽车安全与舒适性技术的重要标志。
为了实现更好的操控性、舒适性以及行车安全性，对于主动悬架系统的研究成为了车辆动力学领域的一个热门话题。
尤其近年来，智能控制理论的发展与实际应用为汽车主动悬架控制策略提供了新的研究路径。
本文将对基于智能控制的汽车主动悬架控制策略进行深入研究，以提升汽车性能及用户体验。
二、汽车主动悬架系统概述汽车主动悬架系统是一种先进的车辆动力学控制系统，它通过传感器实时监测路面状况和车辆状态，利用执行器主动调整车辆悬挂参数，以实现更好的操控性和舒适性。
与传统被动悬架相比，主动悬架系统具有更高的灵活性，可以实时调整悬挂系统的刚度和阻尼，以适应不同的驾驶环境和路况。
三、智能控制在主动悬架系统中的应用随着人工智能、模糊控制、神经网络等智能控制理论的兴起，越来越多的学者开始将智能控制理论应用于汽车主动悬架系统。
这些智能控制策略可以实时分析车辆状态和路况信息，根据不同情况自动调整悬挂参数，从而提高汽车的操控性、稳定性和舒适性。
（一）人工智能在主动悬架系统中的应用人工智能通过模拟人类智能的方式处理和分析问题，广泛应用于汽车主动悬架系统的控制中。
基于人工智能的悬架控制策略可以实时分析路况、驾驶意图等信息，自动调整悬挂参数，以实现最佳的操控性和舒适性。
此外，人工智能还可以通过学习驾驶者的驾驶习惯和偏好，自动调整悬挂系统的设置，以满足不同驾驶者的需求。
（二）模糊控制在主动悬架系统中的应用模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，适用于处理具有模糊性和不确定性的问题。
在汽车主动悬架系统中，模糊控制可以根据路况和车辆状态信息，自动调整悬挂参数，以实现最佳的操控性和稳定性。
模糊控制具有较好的鲁棒性和适应性，可以有效地应对不同的驾驶环境和路况变化。
（三）神经网络在主动悬架系统中的应用神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力。
汽车主动悬架几种控制策略的比较研究
汽车主动悬架几种控制策略的比较研究
冀杰;李以农;郑玲;罗铭刚
【期刊名称】《机械科学与技术》
【年(卷),期】2006(025)006
【摘要】根据汽车二自由度主动悬架模型,结合振动控制的理论和技术,着重研究了被广泛应用的模糊控制、最优控制和模糊PID控制,并利用Matlab进行仿真,与被动悬架进行了比较.对车身加速度、悬架动挠度和轮胎动荷载3个性能指标进行了评价,不仅讨论了上述3种控制方法用于主动控制的优点,还指出了这些控制策略存在的不足.
【总页数】4页(P647-650)
【作者】冀杰;李以农;郑玲;罗铭刚
【作者单位】重庆大学,机械传动国家重点实验室,重庆,400044;重庆大学,机械传动国家重点实验室,重庆,400044;重庆大学,机械传动国家重点实验室,重庆,400044;重庆大学,机械传动国家重点实验室,重庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】U46
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浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法1. 引言1.1 概述汽车底盘主动悬架控制方法是一种能够提高车辆悬挂系统性能和舒适性的技术。
随着汽车工业的发展和人们对行车舒适性和安全性要求的提高，底盘主动悬架控制方法逐渐受到重视。
底盘主动悬架控制方法通过感知路况和车辆运动状态，采取相应的控制策略来调节悬架系统的工作状态，以提高车辆的操控性、稳定性和舒适性。
不同类型的底盘主动悬架控制方法采用不同的技术手段和控制算法，如电磁悬架、液压悬架、空气悬架等。
本文将重点介绍各种主动悬架控制方法的原理、特点和应用领域，以及不同方法之间的优缺点比较。
通过对底盘主动悬架控制方法的深入研究和分析，可以为汽车制造商和研发人员提供参考，促进底盘主动悬架技术的进一步发展和应用。
在未来，底盘主动悬架控制方法将在汽车行业发挥越来越重要的作用，为驾驶员提供更安全、舒适的驾驶体验。
1.2 研究背景汽车底盘主动悬架控制方法作为汽车底盘控制技术的一种重要手段，具有极其重要的应用价值和发展前景。
随着汽车工业的飞速发展，人们对汽车的舒适性、安全性和性能要求越来越高，传统的被动悬架系统已经不能满足人们的需求。
研究和开发底盘主动悬架控制方法成为了当前汽车工程领域的热点之一。
底盘主动悬架控制方法的研究背景主要包括以下几个方面。
随着汽车性能的提升，底盘控制技术对于提高汽车的行驶稳定性、通过性和舒适性等方面起到了至关重要的作用。
随着电子技术的不断发展和应用，底盘主动悬架控制方法可以通过精确控制悬架系统的工作状态，提高汽车的行驶性能和安全性。
底盘主动悬架控制方法可以实现不同路况下的智能调节，提高汽车通过不同路面时的适应能力和稳定性。
底盘主动悬架控制方法的研究还可以促进汽车工业的发展，推动汽车制造技术的进步，为人类社会的可持续发展做出积极贡献。
深入研究和开发底盘主动悬架控制方法具有重要的现实意义和理论意义。
1.3 研究目的研究目的是为了深入了解汽车底盘主动悬架控制方法的原理和应用，探讨不同类型的悬架控制方法的优缺点，为汽车制造商和工程师提供有效的参考和指导。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法汽车底盘主动悬架控制方法近年来得到了广泛的发展和应用。
其主要目的是通过对悬架系统的控制，提高车辆在行驶过程中的稳定性、舒适性和操控性，从而保证车辆的安全性和性能。
本文将从控制策略、控制对象和控制手段三个方面，对汽车底盘主动悬架控制方法进行浅析。
控制策略汽车底盘主动悬架控制方法的控制策略分为两种：基于经验模型的控制策略和基于模型预测控制的策略。
基于经验模型的控制策略一般采用PID控制器或者其扩展形式进行，通过对反馈信号进行比较和处理，实现对悬架系统的控制。
此种控制策略主要针对频率较低的控制对象，如车辆悬架的驻车高度和平稳行驶。
这种控制方法具有简单易行的优点，但是在处理高频、快速变化控制对象时效果欠佳。
基于模型预测控制的策略是一种较为高级的控制方法，它可以通过对车辆动力学模型的预测，预测未来状态并优化控制信号来实现对悬架系统的控制。
该控制策略通常运用于高频控制对象，如车辆悬架的水平阻尼和横向稳定性。
由于该方法需要对系统进行建模和参数较多，实施难度较大，但可以取得较好的控制效果。
控制对象汽车底盘主动悬架控制方法的控制对象主要包括驻车高度、车辆姿态、垂向荷载和横向荷载。
控制驻车高度是为了保证车辆的稳定性和舒适性，以及悬架部件的寿命。
控制车辆姿态是为了提高车辆的稳定性和操控性，其主要包括车身滚动、俯仰和横向姿态。
控制横向荷载是为了提高车辆的横向稳定性和转向响应能力。
控制手段机械式控制是指通过机械构件对悬架系统的性能进行优化。
例如，通过斜杠式悬架和减振杆等机械构件实现对悬架系统的控制。
这种控制方式在应对低频控制对象时效果较好。
总之，汽车底盘主动悬架控制方法是一种有效的提高汽车性能和安全性的技术手段。
其控制策略、控制对象和控制手段的选择应根据实际控制对象的特点和需求，以达到最佳的控制效果。
《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》范文
《基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车的安全性和舒适性已成为消费者关注的重点。
作为汽车底盘系统的重要组成部分，悬架系统对于车辆的稳定性、舒适性和安全性起着至关重要的作用。
传统被动悬架系统虽然已经能满足基本的驾驶需求，但在复杂路况和高速驾驶时仍存在局限性。
因此，基于智能控制的汽车主动悬架控制策略的研究显得尤为重要。
本文将就基于智能控制的汽车主动悬架控制策略进行深入研究，以期为汽车悬架系统的优化提供理论支持。
二、汽车主动悬架系统概述汽车主动悬架系统是一种通过传感器实时感知路面状况和车辆状态，利用控制器对执行机构进行精确控制的系统。
相比传统被动悬架系统，主动悬架系统具有更好的适应性和控制性能，能更好地应对复杂路况和高速驾驶时的挑战。
三、智能控制在汽车主动悬架系统中的应用智能控制技术在汽车主动悬架系统中的应用，主要表现在对传感器数据的处理、控制策略的制定以及执行机构的控制等方面。
其中，传感器负责实时感知路面状况和车辆状态，控制器则根据传感器数据制定合适的控制策略，并通过执行机构对车辆悬架进行精确控制。
四、基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究4.1 传感器数据融合技术传感器数据融合技术是智能控制在汽车主动悬架系统中的重要应用之一。
通过将不同类型传感器的数据进行融合，可以更准确地感知路面状况和车辆状态，为制定合适的控制策略提供依据。
4.2 模糊控制策略模糊控制策略是一种基于模糊逻辑的控制方法，适用于处理不确定性和非线性问题。
在汽车主动悬架系统中，模糊控制策略可以根据传感器数据和车辆状态，制定合适的控制策略，以实现对车辆悬架的精确控制。
4.3 神经网络控制策略神经网络控制策略是一种模拟人脑神经网络的工作方式，具有强大的自学和适应能力。
在汽车主动悬架系统中，神经网络控制策略可以通过学习大量数据，自动调整控制参数，以实现对车辆悬架的优化控制。
五、实验与结果分析为了验证基于智能控制的汽车主动悬架控制策略的有效性，我们进行了实车实验。
浅析汽车底盘主动悬架控制方法
浅析汽车底盘主动悬架控制方法汽车底盘主动悬架是一种先进的车辆控制技术，通过传感器和控制模块实时监测车辆行驶状态和路况，控制悬架系统调整车身姿态和车轮垂直力分布，为车辆提供更优秀的悬架性能和更舒适的驾乘体验。
下面，就汽车底盘主动悬架控制方法进行浅析。
1. 悬架系统结构：汽车底盘主动悬架系统主要由传感器、控制模块、执行机构和电源等组成，其中传感器用于实时采集车辆姿态信息、路况信息和车速信息等，控制模块通过算法处理这些数据，并输出控制信号给执行机构进行悬架调整，例如液压阀门的调整，提高或降低车辆在弯道通过时的侧倾角。
2. 悬架系统控制策略：汽车底盘主动悬架系统有不同的控制策略，例如主动防侧滑控制（Active Roll Control，ARC）、自适应悬挂（Adaptive Suspension）和自适应空气悬挂（Adaptive Air Suspension）等。
主动防侧滑控制是控制车身侧倾角的主要方式，它基于车身加速度和弯道半径等参数，以最大程度降低车辆侧倾角为目标，通过液压元件对玻璃架进行调节，实现车身侧倾角的抑制。
自适应悬挂是根据驾驶员驾驶行为调整悬架硬度和舒适性的方法。
它能够通过调节悬挂硬度来适应路况和驾乘条件，保持车辆的稳定性和驾驶舒适性，减少驾驶员和乘员的颠簸和振动。
自适应空气悬挂是一种基于汽车启动状态和重量分布，实现对悬挂硬度和车身高度的自动调整。
这种悬挂系统可以通过增加或减少气泡的压力来调整车身高度，并根据载荷或驾驶员偏好等因素，调整悬挂硬度，改善驾乘体验。
3. 悬架控制算法：汽车底盘主动悬架的控制算法是实现上述控制策略的关键。
最常用的算法是火花点火虚拟传感器（Spark Ignition Virtual Sensor，SIVS）和模型参考迭代控制（Model Reference Iterative Control，MRIC）。
SIVS算法可以通过收集发动机和车辆其他传感器的数据，建立虚拟模型来实现和优化悬架控制策略。
汽车悬挂系统的主动控制研究
汽车悬挂系统的主动控制研究随着汽车行业的不断发展，汽车悬挂系统的主动控制技术也越来越受到关注。
汽车悬挂系统是汽车的重要部件之一，对车辆的操控性、舒适性和安全性影响极大。
传统的汽车悬挂系统是被动式的，只能被动地适应道路状况和车辆负荷变化。
随着先进的电子控制技术的应用，汽车悬挂系统的主动控制技术不断成熟，为汽车提供了更优越的悬挂性能。
汽车悬挂系统的主动控制技术是指通过传感器获取车辆状态信息，然后由电子控制单元对悬挂系统进行实时调节，以提高车辆的操控性、舒适性和安全性。
目前，主动悬挂系统主要有主动悬挂系统、主动稳定悬挂系统和半主动悬挂系统等。
主动悬挂系统的研究可以分为两个方面，一是传感器技术的研究，二是电子控制单元的研究。
在传感器技术方面，目前广泛应用的有加速度传感器、位移传感器、压力传感器等，这些传感器可以用于获取车辆的加速度、姿态、悬挂位移、悬挂压力等信息，为电子控制单元提供数据支持。
在电子控制单元方面，研究重点是如何利用这些传感器获取的信息，实现对悬挂系统的精准控制。
需要考虑的因素包括悬挂系统的调节速度、精度、可靠性等。
在实际的汽车悬挂系统主动控制研究中，有几个关键技术问题需要解决。
首先是传感器技术的研究和应用。
传感器的准确性、稳定性和适应性将直接影响到悬挂系统的主动控制效果。
其次是电子控制单元的性能要求。
电子控制单元需要对传感器获取的信息进行快速准确的处理，并且生成合理的控制指令，以实现对悬挂系统的精准控制。
还需要考虑悬挂系统的机械结构，以确保悬挂系统的可调节性和可靠性。
在汽车悬挂系统的主动控制研究中，国内外都进行了大量的研究工作，并取得了一些进展。
在国外，许多汽车厂商和研究机构都对汽车悬挂系统的主动控制技术进行了研究和应用。
梅赛德斯-奔驰的Magic Body Control技术，通过使用立体摄像头和路面扫描技术，实现了对车辆悬挂系统的主动控制。
在国内，一些汽车厂商也开始重视汽车悬挂系统的主动控制技术研究。
汽车主动悬架及控制方法的研究
汽车的悬架系统是车辆的重要组成部分，汽车悬架性能的好坏直接影响汽车行驶的平顺性和操纵稳定性，传动的被动悬架系统，由于参数不可调节，对多变环境中工作的汽车难以满足期望的性能要求。
因此，为了克服被动悬架对汽车性能改善的限制，近年来出现了主动悬架系统。
主动悬架能够根据工况变化，实时主动地调整和产生所需的悬架控制力，以抑制车身的振动，使悬架处于最优减振状态，达到同时改善汽车行驶平顺性和操纵稳定性的目的。
近年来随着机械动力学、测控技术、电子技术等学科的快速发展，尤其是信息科学中对模糊控制、人工神经网络、自适应控制、最优控制等的研究，悬架系统控制技术得到了快速发展。
本文对汽车的模糊控制、自适应控制、神经网络控制、智能控制以及复合控制等多种控制方法进行了叙述，并以模糊控制在汽车主动悬架中的应用为例，详细叙述了模糊控制的有关知识,希望可以加深对汽车主动悬架及相关控制方法和策略的研究。
关键词：主动悬架,控制策略,模糊控制Automotive suspension system is an important part of the vehicle, it’s performanc e has a direct impact on the exercise of the car ride and handling stability. due to the passive suspension system parameters can not be adjusted for the changing work environment ,it is difficult to meet the desired performance requirements, however，Active suspension can take the initiatives to adjust the suspension in real time according to changing conditions ，and produces the desired control to suppress the vibration of the body, so that the optimal damping suspension can be kept in the best state to improve vehicle ride comfort and handling stabilitypurposes simultaneously. In recent years, along with the development of the me dynamics, measurement and control technology, electronic technology disciplines, and the rapid development of information science, especially the studies of the fuzzy control, artificial neural networks, adaptive control, optimal control, suspension system control technology which is in modern theoretical guidance, becomes more perfect, suspension control system technology has developed rapidly, the vehicle fuzzy control, adaptive control, neural network control, intelligent control and composite control and other control methods are In this paper ,in order to deepen the understanding of vehicle active suspension control methods and strategies and related researches，the fuzzy control in automotive active suspension system was described as an example in this paper .Key words : active suspension, fuzzy Control, control strategy目录前言 (1)1车辆悬架概述 (2)1.1车辆悬架的定义、作用及性能要求 (2)1.1.1车辆悬架的定义 (2)1.1.2车辆悬架的作用 (2)1.1.3车辆悬架系统的性能要求 (3)1.2车辆悬架的组成 (3)1.2.1弹簧 (3)1.2.2减震器 (4)1.2.3稳定杆 (4)1.3车辆悬架的类型 (4)1.3.1被动悬架 (5)1.3.2半主动悬架 (5)1.3.3主动悬架 (6)1.3.4主动悬架的优点 (7)1.3.5主动悬架主要元件及工作原理 (8)1.4主动悬架的控制功能 (11)1.4.1车速路面感应控制 (11)1.4.2车身姿态控制 (12)1.4.3车身高度控制 (13)1.5主动悬架研究与发展状况 (14)1.5.1主动悬架的研究现状 (14)1.5.2主动悬架发展状况 (15)2主动悬架控制及策略 (18)2.1自适应控制 (18)2.2神经网络控制 (19)2.3 PID控制 (20)2.4最优控制 (22)2.5鲁棒控制 (24)2.6遗传算法 (24)2.7复合控制 (25)3模糊控制在主动悬架中的应用 (26)3.1模糊控制的技术原理 (26)3.1.1模糊控制系统的组成 (26)3.1.2模糊控制基本原理 (27)3.1.3模糊控制器的结构设计 (31)4总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)前言随着汽车工业的发展，人们对汽车的乘坐舒适性和操纵稳定性提出了更高的要求，而车辆悬架决定和影响着车辆行驶的平顺性、操纵稳定性和乘坐舒适性。
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2006年
6月
机械科学与技术 M ECHAN ICAL SC IENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 25 No. 6
J une
2006
文章编号 : 100328728 (2006) 0620647204
汽车主动悬架几种控制策略的比较研究
冀 杰
冀 杰 ,李以农 ,郑 玲 ,罗铭刚
PS PS PS 0 NM NM NM NM
PM 0
0 NM NB NB NB NB
PB 0
0 NM NB NB NB NB
表 3 KI 控制规则表
Δe KI
NB NM NS ZE PS PM PB
NB ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO
NM
PS
PS
NS
PB
PB
e ZE
PS
PB
PB
PM
ZO
则输出方程为
式中 :
0
- ks /m s A=
0
Y = CX + D uc
1
0
- cs /m s
0
0
0
-1 cs /m s
1
B= C=
ks /m t
cs /m t - kt /m t - cs /m t
0
- 1 /m s , F = 0
1 /m t
0
0 ,D =
-1
0
- 1 /m s 0 0
- ks /m s - cs /m s 0 cs /m s
最优控制力表达式
uc = - KX 其中 K是最优控制的反馈控制矩阵
K = [ K1 , K2 , K3 , K4 ] = R - 1 (N T + B T P) P可以由 R iccati方程得出
PA + AT P - PB R - 1B T P + Q = 0 通过试错法 ,确定最优控制的加权系数
q1 = 1. 5 ×105 , q2 = 3. 5 ×108 , q3 = 1. 5 ×1010 , r = 1 算出反馈控制矩阵
K = [ K1 , K2 , K3 , K4 ] = [ 6475. 9, - 1729, 8640. 5, 248. 1 ] 最终确定最优控制力
3 模糊 P ID及其模糊逻辑控制器的设计 模糊控制器是模拟人类控制特征的一种语言控制器 ,
究基础 ,采用模糊控制 、最优控制及其模糊自适应 P ID控制 对悬架控制系统进行控制 ,并进行了性能仿真 [7 ] 。在 B 级 路面的激励信号下 ,对这 3种控制策略下的主动悬架与被 动悬架的工作情况进行了比较 ,分析了这 3种控制策略在 主动悬架中应用的优缺点 。
1 主动悬架数学模型的建立 一个简化的二自由度汽车模型如图 1 所示 。图 1 中 ,
Com para tive Study of Con trol Stra teg ies for Active Suspen sion s J i J ie, L i Yinong, Zheng L ing, Luo M inggang
( State Key Laboratory of M echanical Transm ission, Chongqing University, Chongqing 400044) Abstract: This paper established a two2degree2of2freedom model for automobiles′active suspensions, w ith emphasis laid on the w idely app lied fuzzy logic control, op timal control and fuzzy P ID control and in com 2 bination w ith vibration control theory and technique. The active suspensions are compared w ith the tradi2 tional passive suspensions. A t the same tim e, both the advantages of the above three control methods and their disadvantages for active control are discussed. Key words: active suspension; fuzzy logic control; op timal control; fuzzy P ID control
m s 为车体 (悬挂 ) 质量 、m t为车轮轴 (非悬挂 ) 质量 、ks为悬 架弹簧刚度 (N /m ) 、kt 为轮胎等效刚度 (N /m ) 、cs 为固定阻 尼减振器的阻尼系数 (N ·s/m ) 。
收稿日期 : 2005 06 03 作者简介 :冀 杰 (1982 - ) ,男 (汉 ) ,山东 ,硕士研究生
x1 = zs - zt , x2 = ·zs , x3 = zt - r, x4 = ·zt
·
X
=
[ x1 ,
x2 ,
x3 ,
x4
]T
系统状态方程为
·
X
= AX
+ B uc
+ F·r
若选择车身加速度 , 悬架动绕度和轮胎动变形为输出
变量
y1 = ··zs , y2 = zs - zt , y3 = zt - r Y = [ y1 , y2 , y3 ]T
[ yT qyT + uTc ruTc ] d t
(1)
一般将输出调节器问题转换为状态调节器问题来处理 。
将输出方程 Y = CX +D uc 代入式 (1) ,二次型性能指标为
∫∞
J= 0
[ xTQ xT + 2xTN xT + uTc R uTc ] d t
其中 :
q1 0 0 q = 0 q2 0 ; r = [ r]; Q = CT qC;
当误差较大时 ,选择控制量以尽快消除误差为主 ; 当误差较小时 ,选择控制量主要防止超调 ,以系统的稳 定性为主要出发点 。误差为正时与误差为负时类似 ,只要 改变相应的符号 。 规则如下所示 : IF e = ei (NB ) andΔe =Δei ( PB ) Then uc = uci (NM ) I = 1, 2, …, 49 建立模糊控制规则如表 1。
其设计主要包括模糊控制器的结构选择 、模糊规则的选取 、 确定模糊控制器模糊化和解模糊方法以及模糊控制器输入 和输出变量的论域等 。 3. 1 模糊控制器的结构
本文选取参考模型和实际悬架模型的车身垂直速度信 号的差值 v及其速度变化率 a作为模糊控制器的输入信号 , 模糊控制的输出信号为主动执行器的阻尼力 uc , 而模糊 P ID 的输出量为 Kp、Ki、Kd , 模糊逻辑控制器的输入输出论 域与实际所需要的控制量不可能完全相匹配 ,因此 ,在模糊 控制器和模糊 P ID控制器中还需要建立输入输出变量的量 化因子和比例因子 ke1 , kΔe1 , ku 和 ke2 , kΔe2 , kΔp , kΔi , kΔd 。 3. 2 输入输出变量模糊子集
(2) 当 | e | 处于中等大小时 ,为使系统具有较小的超 调 ,应取中等的 KP ,此时取较大的 Kd 。
(3) 当 | e | 较小时 ,为使系统有较好的稳态性能 , KP 应较小 , Ki 应取得大些 。
(4) 当偏差 | e | 与偏差的变化量 ·e方向一致时 , 说明 此时的误差趋于增大 , 这时应该产生较大的控制作用来使 偏差回落 , KP 故应加大 。反之 , 则减小 KP 。
E2mail: jijiess@163. com
图 1 二自由度汽车模型
64 8 机 械 科 学 与 技 术 第 25卷
该系统的动力学方程为
m s··zs = - ks ( zs - zt ) - cs (·zs - ·zt ) - uc m t··z t = ks ( zs - zt ) + cs (·zs - ·zt ) + kt ( r - zt ) + uc 式中 : uc 是由控制器控制的变阻尼减振器所产生的阻尼 力 ; r是路面激励 ; zt 和 zs 分别是车轮轴和车体的位移 。 取状态变量
第 6期 冀 杰等 :汽车主动悬架几种控制策略的比较研究
649
表 1 模糊控制规则
Δe uc
NB NM NS ZE PS PM PB
NB PB PB PB PB PM 0
0
NM PB PB PB PB PM 0
0
NS PM PM PM PM 0 NS NS
e ZE PM PM PS 0 NS NM NM
对于输入输出变量 , 我们都采用 7个语言模糊子集来 确定 , 即 {NB (负大 ) 、NM (负中 ) 、NS (负小 ) 、ZO (零 ) 、PS (正小 ) 、PM (正中 ) 、PB (正大 ) }。e及 Δe的论域为 { - 6, 6} , uc的论域为 { - 7, 7} , Kp、Ki、Kd 的论域为 { 0, 3} 。输入变量 e及 Δe,输出变量 uc、Kp、Ki、Kd 的模糊子集采用三角形隶属 函数 。 3. 3 模糊控制规则
模糊控制规则是模糊控制器的一个重要组成部分 ,它 用语言的方式描述了控制器输入量和输出量之间的关系 , 即它们之间的模糊关系 。模糊控制规则是根据人们的思 维 , 以模糊推理的方式给出的 。本文的模糊控制器中 2个 输入量用 2个语言模糊集来描述 , 形成 49 条控制规则 。 3. 3. 1 模糊控制选取控制量变化的原则
(重庆大学 机械传动国家重点实验室 ,重庆 400044)
摘 要 :根据汽车二自由度主动悬架模型 ,结合振动控制的理论和技术 ,着重研究了被广泛应用的模糊控制 、最优控 制和模糊 P ID控制 ,并利用 M atlab进行仿真 ,与被动悬架进行了比较 。对车身加速度 、悬架动挠度和轮胎动荷载 3 个性能指标进行了评价 ,不仅讨论了上述 3种控制方法用于主动控制的优点 ,还指出了这些控制策略存在的不足 。 关 键 词 :主动悬架 ;模糊控制 ;最优控制 ;模糊 P ID 控制 中图分类号 : U46 文献标识码 : A