汽车主动悬架控制系统的发展研究
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。
悬架系统的发展趋势
悬架系统的发展趋势
悬架系统是指安装在车辆底盘上的能够支撑和隔离车身与地面之间的结构。
它对于车辆的乘坐舒适性和行驶稳定性都起着重要作用。
随着科技的发展，悬架系统也在不断创新与进步，有一些明显的发展趋势。
1. 电子化与智能化：随着电子技术的不断进步，许多车辆悬架系统已经开始采用电子控制单元（ECU）进行监测和控制。
这种电子化悬架系统可以根据车辆行驶条件和驾驶方式自动调整悬架硬度和高度，提供更加舒适和稳定的驾驶体验，并根据需要进行主动悬架调整，提高车辆的操控性能。
2. 空气悬架系统的普及：空气悬架系统利用气压来调节悬架的硬度和高度，具有更好的适应性和可调性。
它可以根据载荷、行驶速度和路况等条件实时调整悬架，提高车辆在不同道路情况下的稳定性和操控性能。
随着技术的进步，空气悬架系统的制造成本逐渐降低，其在高端车型中的应用将越来越普及。
3. 主动悬架系统的发展：主动悬架系统通过感应车辆的加速度、车速、转向角等参数，实时调节悬架的硬度和高度，提高车辆的稳定性和操控性能。
随着传感技术和控制算法的进步，主动悬架系统的响应速度和调节能力将进一步提高，为驾驶员提供更加安全和舒适的行驶环境。
4. 轻量化与节能环保：随着对节能环保要求的不断提高，悬架系统也在追求轻量化的发展趋势。
采用高强度材料、新型减震器和减震弹簧等技术，可以减轻悬
架系统的重量，提高车辆的燃油经济性和减排效果。
总的来说，悬架系统的发展趋势是电子化、智能化、空气悬架系统的普及、主动悬架系统的发展和轻量化节能环保。
这些趋势将进一步提高车辆的乘坐舒适性和行驶稳定性，提升整体的驾驶体验。
《基于多算法融合的汽车主动悬架预瞄控制研究》范文
《基于多算法融合的汽车主动悬架预瞄控制研究》篇一一、引言汽车主动悬架系统是现代汽车技术的重要组成部分，其性能直接关系到车辆的行驶平稳性、乘坐舒适度以及操控稳定性。
随着科技的发展，多算法融合技术为汽车主动悬架控制提供了新的研究思路。
本文将针对基于多算法融合的汽车主动悬架预瞄控制进行研究，以提高汽车悬架系统的性能。
二、汽车主动悬架系统概述汽车主动悬架系统是一种能够主动调节悬挂刚度和阻尼的悬架系统，通过实时感知路面状况和车辆状态信息，主动调整悬挂参数，以实现更好的行驶性能。
然而，传统的主动悬架控制系统往往存在响应速度慢、稳定性差等问题。
因此，如何提高汽车主动悬架控制系统的性能成为了一个亟待解决的问题。
三、多算法融合技术在汽车主动悬架控制中的应用多算法融合技术可以通过综合运用多种算法，实现对车辆状态和路况的更准确感知和预测，从而提高汽车主动悬架控制系统的性能。
具体而言，多算法融合技术包括以下几个方面：1. 预瞄控制算法：预瞄控制算法可以通过预测未来路况，提前调整悬架参数，提高车辆行驶的平稳性和舒适性。
2. 模糊控制算法：模糊控制算法可以根据车辆状态和路况信息，实时调整悬架参数，实现对车辆状态的精确控制。
3. 神经网络控制算法：神经网络控制算法可以通过学习大量数据，实现对车辆状态和路况的更准确预测和判断，进一步提高汽车主动悬架控制系统的性能。
在本文中，我们将研究如何将这三种算法进行有效融合，以实现对汽车主动悬架的更精确控制。
四、基于多算法融合的汽车主动悬架预瞄控制研究1. 系统模型建立：首先，我们需要建立汽车主动悬架系统的数学模型，包括车辆动力学模型、路况模型等。
这些模型将为我们后续的研究提供基础。
2. 预瞄控制算法研究：我们将研究预瞄控制算法在汽车主动悬架控制系统中的应用，通过预测未来路况，提前调整悬架参数，以提高车辆行驶的平稳性和舒适性。
3. 模糊控制和神经网络控制算法融合：我们将研究如何将模糊控制和神经网络控制算法进行有效融合，以实现对车辆状态的更精确控制和预测。
浅析汽车主动悬架系统的发展和控制策略
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浅析汽车主动悬架系统 的发展和控制策略
邱 亚 宇
摘
（ 南京信 息职业技术 学院， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ４ ６ ） 要： 介绍 了国内外汽 车主动 悬架控 制 系统发展和 主要控 制策略 ， 重点论述 了汽车主动悬 架控制 系统的应用和发展 ， 最后列举 了
目前 主 动 悬 架 的控 制 策 略 和 优 缺 点 。
关键词 ： 主动悬架 ； 应用 ； 发展 ； 控 制策略
随着现代汽车对乘坐舒适 『 生 和行驶安全Ｊ 生的要求提高 ，设计一个 起步比较晚 其中上海交通大学、 清华大学 、 吉林大学和同济大学等科研 具有良好综合陛能的悬架成为现代汽车研究的一个重要课题。传统被 院所都开展了一些研究工作 ，对主动悬架进行 了一些理论研究和试验 动式悬架系统的弹『 生 元件其刚度和阻尼是固定值，在汽车行驶过程中 方法的研究 ，仍处于理论探索与数值模拟阶段 ，相应的试验验证比较 无法随路面状况 、 载荷和车速等因素的变化而变化。 由于悬架参数不可 少 ， 还没有进入产品研制开发阶段。 北京理工大学的章一鸣教授较早地 改变 ， 即使参数采用优化设计， 也只能对特定的激励具有最佳效果 ， 一 对主动悬架进行了理论及试验研究。 该校高志彬 、 黄志刚等人进行 了可 旦激励发生变化 ， 悬架 系统的减振效果很难维持最佳， 这一问题注定了 控减振器的性能试验研究 ，试验结果说咀昕 十的三级阻尼可调减振 被动式悬架系统的性能难以提高。近年来 ， 随着计算机技术和各种控制 器 Ｉ 生 能优于传统的被动悬架。 方法 的发展 ， 汽车主动悬架技术成为汽车技术研究的—个重要方向。 这 ２主动悬架系统的控制策略 种主动悬架系统 ，可随汽车行驶状况而自适应地通过作动器控制悬架 汽车主动悬架的研究工作包含两个方面： 一方面是执行器的开发 ， 动力响应 、 或 自动调节悬架的刚度和阻尼参数 ， 具有优 良的减振性能 ， 另一方面是控制策略的研究，两方面较好的配合才会使悬架系统的性 也有利于车辆的操纵稳定 Ｉ 生。 能达到理想的效果。 上世纪五十年代形成完整的经典控制理论， 采用频 １主 动悬 架 系统 国内外发 展状 况 率响应 法和根轨迹法这些 图解分析方法分析系统性能和设计控制装 在汽车悬架系统的发展史上 ， 是１ ９ ５ ４ 年美 国 Ｇ Ｍ汽车公司的 Ｅ 置。历史的实践汪明经典控制理论十分有效的。 ｓ ｐ ｉ ｅ ｌ Ｌ ａ ｂ ｒ ｏ ｓ ｓ ｅ 首次提出了主动悬架的概念。 雪铁龙早在 ２ ０ 世纪 ５ ０ 年 随着状态空间空间法的应用而出现的现代控制理论 ，它可以解决 代初期就将电控主动液压悬架装备在其 １ ５车型上 ， 但实现大规模的批 多输人多输出的多维空间系统 ， 研究 的系统复杂性不断提高 ， 其 已开始 量使用则是在稍后推出的 Ｄ Ｓ系列车型上Ⅲ 。 向智能控制方向发展 。目前应用于主动悬架系统的控制理论 比较多， 常 １ ９ ６ ５ 年， Ｗ． ０ ． Ｏ ｂ ｓ ｏ ｎ 和ｋ Ｒ ￣ Ａ ｌ ｌ ｅ ｎ 作了类似的研究工作。此后 ， Ｔ ． Ｈ ． 见的控制方法主要有 以下 ３ 种： Ｒ ｏ ｃ ｈ ｗ ｅ ｌ ｌ ， Ｓ ． Ｋ ｉ ｍｉ ｃ ￣和 Ｍ ． Ｌ ａ ｗ ｔ ｈ ｅ ｒ 做了用伺服机构作为主动元件的理论 ２ ． １ 天棚阻尼控制。美 国著名控制专家 Ｋ ａ ｒ ｎ ｏ ｐ ｐ 在二十世纪七十年 研究 。早期研究的主动悬架数学模型是不考虑非簧载质量和轮胎特ｌ 生 代初提出了天棚阻尼的概念。这种方法的思想就是在车身上安装一个 的单 自由度系 统 。 与车身振动速度成正比的阻尼器，使阻尼器产生的力与车身竖直方向 １ ９ ７ ６ 年Ｔ ｈ ｏ ｍｐ ｓ ｏ ｎ首先将全状态反馈最优控制理论应用于主动悬 的运动相抵抗 ， 便可以Байду номын сангаас效地防止车身与悬架发生大的共振。 这种方法 架的研究中。１ ９ ８ ４年他又利用部分状态反馈最优控制理论构造了次最 简单 ， 所需要的车身传感器数量也较少 ， 不需要非常复杂的悬架系统模 优反馈阵。 随后 ， Ｔ ｈ ｏ ｍ ｐ ｓ ｏ ｎ 和Ｐ ｅ ａ ｒ ｃ ｅ 把两个 自由度模型扩充到四个 型 ， 实现起来 比较简单 。后来 ｋ ａ ｒ ｎ ｏ ｐ ｐ 又提出了开关阻尼的概念 ， 这种 自由度模 型 。 方法是天棚阻尼的延伸 ，目前已被美 国通用汽车公司应用于某型号车 并取得了良好 的效果 。 １ ９ ８ ６ 年， Ｒ ． Ｍ． Ｃ ｈ ａ ｌ ａ ｓ ｓ ａ ｎ ｉ 研究了整车模型 的行驶 Ｉ 生能。Ｐ ． Ｂ ａ ｒ ａ ｋ和 上 ， ２ ． ２ 智能控制。 近些年来智能控制取得了很大的发展 ， 最有代表ｆ 生 的 Ｄ ． Ｈ ｒ ｏ ｖ ａ ｔ 用计算机模拟激励的方法， 比较 了主动悬架的优趱 陛。用性能 指数 １ Ｉ表示 主动 、 半主动 、 和被动 悬 架 的性能 。对 一组 特 定的 Ⅱ 加权 便是模糊控制和神经网络控制。模糊控制是由美国动控制理论专家扎 计算模拟的激励结果显示采用半主动悬架和主动悬架的车辆其各项指 德ｆ Ｌ ＾ Ａ ． ｚ ａ ｄ ａ ｈ 艉 出来的， 通过一定的发展 ， 模糊控制理论已经成为人们所 研究的一个热 门课题。在汽车悬架控制方面， Ｙ ｏ ｓ ｈ ｉ ｍ ｕ ｒ ｏ 教授将模糊控 标多下降了很多。 １ ９ ５ ５ 年法 国 Ｃ ｉ ｔ ｒ ｏ ｅ ｎ 汽车公司研制出一种液压一空气悬架系统 ， 制理论首先应用到汽车主动和半主动悬架 中。汽车悬架可以看作是用 可以使汽车具有较好 的行驶平顺性和乘坐舒适性 ，由于它的制造工序 组非线 『 生 微分方程来描述的非线性系统 ，利用模糊推理方法可推导 过于复杂 ， 最终未能普及。１ ９ ８ ２ 年美国 Ｌ Ｏ Ｔ Ｕ Ｓ 汽车公 司研制出有源主 出合适的阻尼力 ，实验结果显示采用模糊控制理论设计的控制器可使 动悬架系统 ，瑞典 Ｖ Ｏ Ｌ Ｖ Ｏ汽车公 司在其车上安装 了实验 ｆ 生的 Ｌ Ｏ Ｔ Ｕ Ｓ 主动悬架的性能得到有效提高 ， 提高了汽车行驶的平顺性 。 模糊控制和 主动悬架系统。１ ９ ８ ３年 日 本Ｔ Ｏ Ｙ Ｏ Ｔ Ａ汽车公司在 Ｓ ｏ ａ ｒ ｅ 轿车上采用了 神经网络控制能够为特殊条件下的模型处理问题提供有效的方法 。可 阻尼可调的减振器。１ ９ ８ ６年丰 田又在 Ｓ ｏ ａ ｒ ｅ 车型采用了能分别对阻尼 以认为智能控制将是 ２ １ 世纪控制领域 的核心技术 ， 智能控制的发展必 和刚度进行三级调节的空气悬架 ， １ ９ ８ ９年 Ｔ Ｏ Ｙ Ｏ Ｔ Ａ在 Ｃ ｅ ｌ ｉ ｃ ａ 车型上装 将推动科技的发展， 从而对社会进步的推动力是不可估量 的。 置了真正意义上的主动油气悬架系统 福特汽车公司在 １ ９ ８ ４年底的 ２ ． ３ 混合控制。 当前用于汽车悬架振动的控制策略比较多， 单一控制 Ｌ ｉ ｎ ｃ ｏ ｌ ｎ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ 车上 装 备 了电控 空气 悬架 系 统 ， 可 以有效 地实 现 隔 策略可以使某一控制 目标达到理想的效果 ，但很难达到多个控制 目标 振 和高 度调 整 。 同时满足要求 的要求。因为各种控制策略都有 自身无法弥补的缺陷 ， 考 １ ９ ８ ８年雪铁龙公 司正式将装备有液压悬架的 Ｘ Ｍ车型正式命名 虑到一方面则往往另一面就会有损失 。因此常将多种控制方法结合起 为第一代主动液压悬架系统，之后雪铁龙又在其生产的 Ｘ Ａ Ｎ Ｔ Ｉ Ａ系列 来对悬架系统进行混合控制 ，例如将模糊控制和神经网络控制混合设 车型装置了第二代主动液压悬架， 这一代新型主动悬架大大地提高 Ｅ — 计 应用于奔驰高级轿车和重型坦克，这种混合控制策略同样适用于汽 Ｃ Ｕ控制单元的计算速度 ， 同时有运动和舒适两种模式可供选择。到 目 车主动悬架这样复杂的非线性系统 ，仿真结果显示均能取得 良好的效 前为止，雪铁龙的主动液压悬架已发展到第三代 ，并装备于其 ｃ ５ 、 ｃ ６ 果 ， 从长远来看 ， 混合控制方法将是今后悬架控制策略研究的一个很重 系列车型上。 其第四代主动液压系统也在研发 当中 ［ ３ １ 。 ２ ０ 世纪 ９ ０ 年代 要 方 向。 日本 Ｎ Ｉ Ｓ Ｓ Ａ Ｎ汽车公司在 Ｉ ｎ ｉ ｆ ｎ ｉ ｔ ｅ Ｑ ４ ５ 轿车上也装备了液压主动悬架。 参考文献 此外 ， 德国 Ｐ ｏ ｒ ｓ ｃ ｈ ｅ 、 美国Ｆ ｏ ｒ ｄ ， 德国 Ｂ ｅ ｎ ｚ 、 通用、 克莱斯勒 、 雪铁龙 ［ １ Ⅱ ．Ｅ ｓ ｋ ｉ ，Ｓ ． Ｙ ｉ ｄ ｉ ｒ ｉ ｍ ．Ｖ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｓ ｕ ｓ ｐ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｕｓ ｉ ｎ ｇ ａ Ｎｅ ｗ Ｒｏ ｂ ｕ ｓ ｔ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｃ
汽车主动悬架控制系统的发展研究
汽车主动悬架控制系统的发展研究作者：鲁洁来源：《装备维修技术》2020年第18期摘要：本文首先总结汽车悬架的类型，然后分析目前主动悬架控制系统的研究方向，最后展望未来主动悬架系统发展。
提出未来仍然要加强综合控制系统的研发，适应不同路面的需求。
关键词：主动悬架;发展;模糊控制引言：汽车悬架的好坏将会直接影响汽车的操作稳定性和行驶的平顺性，目前的汽车一般都使用被动悬架系统，由于其适应范围比较窄而且参数固定，所以很难满足多变环境下的工作要求。
为了克服不足，就需要做好对主动悬架的研究，满足不同的路况需求。
1 汽车悬架系统类型悬架系统是汽车底盘的关键部件，可以让汽车行驶过程中产生的振动与汽车隔离，以保证汽车行驶的稳定性。
在汽车最早出现的时候，并没有悬架系统，汽车的底盘和车身之间直接刚性连接，使得汽车行驶在粗糙路面上很容易出现颠簸和翻车的情况[1]。
随着汽车的发展，悬架系统的引入提升了汽车的行驶性能。
目前的悬架系统一般分为三种，包括被动悬架、半主动悬架、全主动悬架。
其中被动悬架只包括弹簧和阻尼器，半主动悬架包含可变阻尼器，全主动悬架中包括可注入外部能量的执行器。
1.1 被动悬架被动悬架是一种很传统的机械结构，结构中包括了弹簧、减振器和导向机构，被动悬架的刚度和阻尼系数都是不能调整的，所以其减振范围比较小，只能在特定工况下工作。
由于被动悬架在工作的过程中有一个明显的共振峰，导致很难保证汽车乘坐的舒适性和行驶的稳定性，非常不灵活。
但是被动悬架具有结构简单和设计容易的特点，可以保证产能，在应用时也不需要输入其他额外能量，中低档车辆都还普遍使用被动悬架。
为了能够改善被动悬架的减振效果，很多汽车企业也开始优化被动悬架的参数，改善悬架的导向机构，例如目前一些汽车上安装了多连杆悬架系统，提升了被动悬架汽车的舒适性。
1.2 半主动悬架半主动悬架中包括弹簧和减振器，利用簧上质量相对于车轮的速度响应和加速响应来调节反馈信号，根据一定的控制规律对弹簧的刚度和减振器的阻尼进行调节。
浅析汽车悬架技术发展
浅析汽车悬架技术发展汽车悬架技术一直是汽车工程领域的一个重要研究课题。
随着汽车工业的不断发展和技术的不断进步，汽车悬架技术也在不断改进和创新。
本文将从历史、现状和未来三个方面对汽车悬架技术的发展进行浅析。
一、历史汽车悬架技术的历史可以追溯到19世纪末，最初汽车只有简单的轴承和弹簧组成的悬挂系统。
到了20世纪初，随着汽车工业的飞速发展和对汽车行驶稳定性要求的提高，汽车悬架技术开始得到更多的关注。
在最初的发展阶段，汽车悬架技术的主要目标是提高汽车的行驶舒适性和稳定性，于是汽车悬架技术也得到了较大的发展。
20世纪50年代，液压悬架技术开始应用于汽车中，这是汽车悬架技术的一个重要突破。
液压悬架系统可以根据路况和车速自动调整悬架高度，提高了汽车行驶的平顺性和稳定性。
从此以后，液压悬架技术成为汽车悬架技术发展的一个重要方向。
二、现状在材料方面，现代汽车悬架技术已经开始采用更轻、更坚固的新型材料，如碳纤维复合材料、铝合金等。
这些新材料的应用使得汽车悬架系统的质量得到了显著的降低，同时又能够满足汽车悬架系统对强度和刚度的要求，提高了汽车的悬架性能。
在结构方面，现代汽车悬架技术也开始采用更加先进的结构设计和制造工艺，如空气悬挂系统、主动悬架系统等。
空气悬挂系统通过气囊来支撑车身重量，可以根据路况和车速自动调节悬架高度，提高汽车的行驶舒适性和稳定性。
而主动悬架系统通过电子控制系统，能够实时监测路况和车速，并根据实际情况调整悬架系统，使车身保持平稳状态，提高了汽车的行驶稳定性和操控性。
在控制方面，现代汽车悬架技术也开始引入更加先进的电子控制系统和智能控制算法，如主动悬架控制系统、电子稳定控制系统等。
这些控制系统能够对汽车悬架系统进行精准的控制和调节，使汽车能够适应不同的行驶环境和路况，提高了汽车的行驶性能和安全性。
现代汽车悬架技术已经取得了显著的进步，不仅在技术水平上有了大幅提高，而且在性能表现上也有了明显的提升。
现代汽车悬架技术已经成为汽车工程领域的一个重要研究课题，为汽车的性能、安全和舒适性提供了重要的支撑。
《2024年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的重要组成部分。
通过采用先进的控制策略，主动悬架系统可以有效地提高车辆的行驶稳定性、乘坐舒适性以及操控性能。
本文将重点研究基于智能控制的汽车主动悬架控制策略，旨在为汽车悬架系统的优化设计提供理论依据和技术支持。
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，通过传感器实时监测路面状况和车辆运动状态，采用先进的控制算法对悬架进行实时调整，以实现最佳的行驶性能。
与传统的被动悬架系统相比，主动悬架系统具有更高的灵活性和适应性。
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发挥着重要作用。
通过采用先进的控制算法和传感器技术，实现对车辆运动状态的实时监测和调整。
常见的智能控制策略包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。
这些控制策略可以根据不同的道路条件和驾驶需求，对悬架系统进行实时调整，以实现最佳的行驶性能。
四、基于智能控制的汽车主动悬架控制策略研究（一）控制策略设计本文提出一种基于模糊控制的汽车主动悬架控制策略。
该策略通过建立模糊控制器，实现对车辆运动状态的实时监测和调整。
模糊控制器采用输入输出映射的方法，将传感器采集的信号进行模糊化处理，然后根据预设的规则进行决策，最后输出控制信号对悬架系统进行调整。
（二）仿真分析为了验证所提出的控制策略的有效性，本文采用仿真分析的方法。
通过建立车辆动力学模型和主动悬架系统模型，对所提出的控制策略进行仿真测试。
仿真结果表明，该控制策略可以有效地提高车辆的行驶稳定性、乘坐舒适性以及操控性能。
五、实验验证与结果分析为了进一步验证所提出的控制策略的实用性，本文进行了实验验证。
通过在实车上进行实验测试，对比传统被动悬架系统和所提出的主动悬架控制策略在不同道路条件下的性能表现。
实验结果表明，所提出的基于智能控制的汽车主动悬架控制策略在提高车辆行驶稳定性、乘坐舒适性以及操控性能方面具有显著优势。
汽车主动悬架控制方法研究
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第一章 绪论
1.3.3 主动悬架系统 主动悬架系统是一种有源控制，主动悬架可以根据车辆行驶条件的变化，主动改变 悬架的刚度和阻尼系数， 主要由可控的电液作动器组成[13]。 作动器相当于一个力发生器， 根据车身质量的速度响应等反馈信号，按照一定的控制规律产生作用力。它可替代被动 悬架中弹簧和阻尼器，任意变更和调整刚度及阻尼系数。主动悬架的最大优点是适应性 强，可很好地满足不同环境的要求(如不同道路条件和行驶速度等)。这种装置所要求的 控制目标是实现一个最佳的隔振系统，而且不需要对系统作较大的改变。此种系统功率 消耗很大，另外，要用到的传感器也很多[14]。 1．4 主动悬架的国内外研究概况 70 年代初，Crosby 和 Kamop 首先提出了主动悬架控制的概念[15]，近年来，国内外 学者应用控制理论提供的方法在汽车主动悬架控制系统的研究方面做了大量的研究工 作：PID 控制、最优控制、自适应控制、神经网络控制、模糊控制、预见控制和鲁棒控 制等[16]。 车辆悬架振动系统大多采用传感器拾取车身绝对速度、 车身对车轴的相对速度、 车身的加速度等信号，经微处理器发出指令执行适时控制，由电液控制阀或步进电机等 执行机构调节阻尼系数或控制力，其研究进展和开发应用与机械动力学，流体传动及测 控技术、计算机技术、电子技术、材料科学等多个学科的发展紧密相关[17]。近十年来， 这些学科的发展为悬架系统从被动隔振走向振动的主动控制奠定了基础。 特别是信息科 学中对最优控制、自适应控制、模糊控制、人工神经网络控制等的研究，不仅在理论上 取得令人瞩目的成绩，同时也已开始应用于汽车悬架系统的振动控制，使车辆悬架振动 控制系统的研究不仅在理论上和方法上取得了显著的进步， 而且也出现了工程实际应用 的可能[18]。 Hoo 最优控制是在保证闭环系统各回路稳定下设计控制器，使相对噪声干扰的输出 取极小的一种控制法。这种控制方法在德国大众汽车公司的底盘上得到了应用[19]。日本 的 Moran Antonio 和 Nagai Masaoll 将神经网络控制应用于主动/半主动悬架上， 通过神经 观测器辨识出悬架的逆动力学特性，在此基础上，神经控制器采用非线性最优控制策略 对悬架进行控制，减小汽车振动，模拟计算结果说明神经网络控制较线性反馈控制，系 统性能改善约 10％，研究表明用神经网络控制的非线性悬架系统，比用传统的 LQ 调节 器控制的悬架具有更好的性能。L．Palkovics 等人应用天棚控制，最优控制，变结构鲁 棒控制，Hoo／RLQR 控制方法，并对不同控制策略的鲁棒性进行了分析。另外，荷兰 的 R．G．M．Huisman 和 F．E．Veldpaus 等人基于最优控制理论，设计应用带有预见 的连续时间控制策略，控制对象为两自由度的牵引车主动悬架，控制目标为簧载质量的 振动加速度，路面为阶跃输入时，与被动悬架相比，控制目标有了较大幅度地降低[20]。 随着国内经济的迅速腾飞，我国的汽车工业也取得了长足发展，由于起步较晚等原 因，还处于理论研究和安装调试的阶段，因而这方面的具体研究成果相对还比较少。
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目录1引言12汽车悬架系统的类型和应用12.1被动悬架12.2主动悬架22.3半主动悬架23主动悬架控制系统国内外研究现状24汽车悬架的控制策略34.1天棚阻尼与开关阻尼控制34.2随机线性二次最优控制34.3模糊控制44.4神经网络控制44.5预测控制44.6滑模变结构控制54.7复合控制55控制方法的展望55.1注重控制策略的综合运用55.2注重汽车其他系统与主动悬架系统的联合控制研究55.3注重悬架系统模型的降阶研究66结论6参考文献：6汽车主动（半主动）悬架控制系统的研究发展1引言汽车主动悬架目前是国内外研究的热点问题，研究的关键技术主要在控制策略的选择上及执行器的研发方面。
国外由于成本问题，一些油气主动悬架也仅限用在一些高级轿车上，国内在此方面还处在研发及试验阶段，离主动悬架系统普遍使用在轿车上的时代还较远。
2汽车悬架系统的类型和应用悬架是车架与车桥之间一切传力装置的总称，它的主要功用是传递作用在车轮和车架之间的力和力矩，缓冲由不平路面传给车架或车身的冲击力，并衰减由此引起的振动，以保证汽车能平顺行驶。
衡量悬架性能好坏的主要指标是汽车行驶的平顺性; 即乘坐舒适性和操纵稳定性，但这两个方面是相互排斥的性能要求。
由于被动悬架的刚度和阻尼系数是固定的，无法根据不同的使用要求自适应地改变，在结构设计上只能是满足平顺性和操纵稳定性之间矛盾的折衷。
为服这个缺陷，国外在五十年代提出了“主动悬架”的概念。
主动悬架的特点是能根据外界输入或车辆本身状态的变化进行动态自适应调节。
主动悬架包控制单元和力发生器，力发生器的作用下使悬架的特性得到控制，如同改变了悬架的刚度和阻尼系数，其中最关键的是控制算法的优劣。
2.1被动悬架被动悬架, 由弹性元件和不可变参数的减振器组成, 只能在特定工况下达到最优, 缺少对变载荷、变车速、不可预测路况的适应性。
被动悬架是传统的机械结构，由弹簧、减震器和导向机构组成。
被动悬架的刚度和阻尼系数均不可调，只能在特定的工况下达到最优减振效果，存在明显的共振峰，难以同时获得良好的乘坐舒适性和操纵稳定性，缺乏灵活性。
但被动悬架因结构简单、设计容易和制造方便，且无须额外的能量输入，目前在中低档轿车上应用最为广泛[1]。
为了进一步改善被动悬架的减振效果,满足现代汽车对悬架提出的更高的性能要求，在桑塔纳、夏利和赛欧等轿车上加强了通过优化寻找最优悬架参数和对悬架导向机构的研究，采用了带有横向稳定杆的多连杆机构悬架系统，在一定程度上改善了被动悬架减振效果。
2.2主动悬架主动悬架, 采用有源或无源可控元件组成一个闭环或开环的控制系统, 可根据路面激励后外部输入变化通过执行机构主动地调整悬架控制力, 使悬架总是处于最佳减振状态。
主动悬架由控制系统和执行机构组成, 按执行机构有/ 无源液压系统分为全主动悬架和半主动悬架。
半主动悬架与全主动悬架相比工作消耗功率小, 结构简单, 造价低且在运行品质上与全主动悬架接近, 因此倍受关注。
2.3半主动悬架半主动悬架是指悬架弹性元件刚度和减振器阻尼力之一或两者均可根据需要进行调节的悬架。
由于改变弹簧刚度在目前只有通过切换空气弹簧或油气弹簧来实现。
国外, 早在80 年代就已将空气悬架广泛用于拖拉机和牵引车, 我国也有在载货车上成功应用空气悬架的离子, 为弹簧刚度控制在国内的实现奠定了基础。
另外, 法国雪铁龙轿车有应用可自动调节悬架刚度和阻尼的半主动油气悬架的例子, 由于空气弹簧和油气弹簧组件的高精度要求及寿命低、成本高等因素, 目前, 半主动悬架研究主要集中在调节减振器阻尼系数方面。
3主动悬架控制系统国内外研究现状国外关于车辆主动悬架系统的研究已有四十多年的历史，特别是20 世纪80 年代后，美、日、德、英等发达国家对这项研究非常重视。
目前，世界各大汽车公司及相关研究机构都在投入相当大的人力和物力，研制性价比高的车辆悬架系统，以便在车辆上得以广泛应用。
为此，采用新型控制技术，研究和开发一类控制有效、能耗低、造价合理的车辆悬架控制系统不仅是应用研究的重要目标，而且必将是决定理论研究是否有价值的重要评价标准。
主动悬架控制理论实质上是经典控制理论、现代控制理论与汽车动力学理论相结合的产物。
在过去的几十年中，国内外许多学者在主动悬架控制理论方面进行了大量的研究。
国外有影响的学者有Karnopp、Thompson、Crola 和Langlois 等。
研究的控制理论内容涉及天棚阻尼控制理论，随机最优控制理论，变结构控制理论等。
随着现代控制理论的发展与渗透，自适应控制理论，模糊控制，H 无穷控制理论，神经网络控制等也日显其优越性。
国内，丁科等人对主动悬架的神经网络控制进行了研究[2]。
何渝生等将LQG 最优控制理论应用于主动控制[3]。
4汽车悬架的控制策略4.1天棚阻尼与开关阻尼控制天棚阻尼控制是提出最早的一种半主动悬架控制方法。
Karnopp提出了近似实现理想“天棚”阻尼的“on-off”半主动控制策略。
由于其所需测试仪器少,控制算法简单,因而是目前研究最多,也是应用最多的方法。
根据天棚阻尼控制提出的地棚阻尼控制是以非簧载质量为控制对象的一种控制策略。
单一的天棚阻尼控制提高了舒适性,却没有解决好操纵稳定性问题,地棚阻尼控制则和天棚相反。
综合天棚和地棚阻尼控制的优点而产生的混合阻尼控制算法[4]: F =αFsky + (1 -α) Fgnd ,可以兼顾平顺性和操纵稳定性的要求,是一种值得研究、易于投入实用的控制算法。
自适应控制自适应控制是一种实时调节控制器的方法，其研究对象是具有一定不确定性的系统。
这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。
在悬架控制系统的设计中，自适应控制能自动监测系统参数的变化，并实时地调节控制策略，从而使系统具有良好的性能。
目前，比较完善的自适应理论有模型参考自适应控制和自校正控制。
前者可对控制器的参数进行直接更新，而后者是采用参数估计的方式间接地对控制器进行更新。
但是，自适应控制仅适合于悬架参数在某一特定X围内缓慢变化的情况。
当系统参数的变化超出特定的X围时，系统的控制效果将会变差。
4.2随机线性二次最优控制自20 世纪五六十年代，当最优控制理论在空间技术领域得以应用时，就有关于车辆主动悬架最优控制研究的文献发表。
但最先将随机最优控制理论应用于主动悬架的研究中，并对其方法加以系统描述的是Thompson。
最优控制是首先确定一个明确的目标函数，通过一定的数学方法计算出使该函数取极值时的控制输入。
一般情况下，目标函数的确定要靠经验，最优控制的解可以通过计算机得到数值解。
在汽车悬架系统上应用的最优控制较多。
应用随机线性二次最优控制理论，对系统有下列几点要求：①受控系统是线性的；②系统的性能指标要以二次型的形式表达；③系统出入为高斯分布的白噪声；④系统的状态均为可测[5][6]。
线性最优控制方法在系统建模时，忽略了高阶动态环节，如车架、轮胎的高阶模态以及减振器、传感器的动态特性等，所得到的控制参数是根据确定的系统参数计算出来的，仅对理想的数学模型保证预期的性能。
当系统参数变化到一定程度时，会使系统变得不稳定，控制参数不再使性能指标最优，有时甚至会使悬架性能恶化。
实际的悬架系统是含有许多不确定因素的非线性、时变、高阶动力系统，难以用定常反馈系统达到预定的性能要求。
所以优控制方法在半主动悬架控制系统中应用很少。
4.3模糊控制汽车主动悬架系统是一个复杂的非线性系统, 其数学模型相当复杂, 采用已有的常规的控制理论很难达到好的控制效果。
而模糊控制系统由于不需要建立系统精确的数学模型, 可以避免因系统建模误差带来的影响, 从而取得较好的控制效果。
模糊控制应用于车辆的主动悬架设计始于90 年代初, 且正被投以越来越多的关注。
1992 年Ych 和Tsao 首次应用模糊控制, 使车辆在非常不平的路面上行驶时, 悬置质量仍基本保持水平, 且执行器始终工作在允许的X围内。
1994 年, 他们又提出模糊预见控制方案, 结果证明能取得令人满意的性能效果。
1993 年Linetal 利用真实车辆的悬架特性和数据, 构造了一个基于1P4 车辆模型MRST- PLC 控制器。
仿真结果表明, 所提出的模糊逻辑控制器, 能提供趋近于0 的悬置质量加速度, 有效的改善了乘座舒适性, 而且具有较好的鲁棒性。
1996 年Yoshimura 将模糊推理应用于半主动悬架。
该车辆系统由非线性微分方程模描述, 通过模糊推理从若干类阻尼力中选择合适的一类阻尼力。
仿真结果表明, 所提出的半主动悬架大大改善了车身的加速度[7]。
1998 年, 美国的Viassolo 对1P4 车体进行了模糊控制的研究, 他以车身的垂直加速度最小为控制目标, 采用双闭环结构的控制系统。
内环控制非线性的液压执行器跟踪给定的控制力Fcmd , 外环采用模糊控制器, 其控制参数通过基于遗传算法的最优控制确定。
计算表明采用模糊控制可以取得很好的控制效果[8]。
4.4神经网络控制人工神经网络是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上，将大量简单的处理单元广泛连结组成的复杂网络，可用来模拟人的直观性思维模式。
神经网络控制系统作为一个新兴的领域，已经引起了控制界的兴趣，许多学者将其应用在了主动悬架控制中[9][10][10][10][10]。
学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。
然而神经网络学习速度较慢，不适合应用在实时控制中；此外，如何获取神经网络的训练样本和改进训练策略等问题还有待于进一步研究和解决。
除了以上介绍的控制方法以外，还有一些其它的方法，比如滑模控制[11]，免疫进化控制等。
无论采用何种控制方法，车辆的性能均有不同程度的改善。
在研究和开发中，结合实际车辆的工况，设计简单有效、实用的控制方法是车辆主动悬架研究工作的主要目标。
4.5预测控制主动悬架的预见控制能够根据车辆目前的行驶状态和未来干扰等因素来提前给出调节作用，使悬架系统最有效地抵消外部干扰所引起的振动。
预见控制的实现方法有两类，一类是将前轮悬架的状态信息反馈给后轮悬架，另一类是通过测量车轮前方道路来获得实时的路况信息，并将此信息作为主动悬架设计的重要依据。
预见控制的不足之处主要有：①预见控制是在假定悬架系统是线性时不变系统的情况下制定的，并没有对车辆参数的时变性加以研究；②预见控制要求车辆装备特制的预见传感器，虽然在技术上是可行的，但考虑到实车的制造成本、车辆工作环境对传感器使用寿命的影响等实际问题，要将预见控制应用于实际还有很多问题有待解决。
4.6滑模变结构控制滑模变结构控制是控制理论的一个重要分支。
它适用于线性或非线性系统，方法简单，易于实现，对模型参数的不确定性和外界扰动具有高度的鲁棒性。