附加气室容积可调空气悬架刚度和阻尼控制

发布时间：2017-10-13 19:26

  本文关键词：附加气室容积可调空气悬架刚度和阻尼控制

  更多相关文章： 空气悬架 附加气室 行驶平顺性 模糊控制 动态迭代跟踪

【摘要】：车辆悬架系统的主要功能是连接底盘和路面,并缓冲由于路面不平而引起的车身振动,从而提高车辆行驶平顺性和乘坐舒适性。为提高车辆行驶性能,相关学者对悬架系统中的刚度和阻尼进行大量试验和研究。传统空气悬架的刚度是不可调的,而附加气室容积可调空气悬架可通过改变附加气室容积达到调节悬架刚度的目的,从而提高车辆的行驶平顺性。本文以附加气室容积可调空气悬架为研究对象,分别运用模糊控制理论和动态迭代跟踪算法控制悬架的刚度和阻尼,以提高车辆在典型工况下的行驶平顺性。首先,基于工程热力学、空气动力学和流体力学理论知识建立附加气室容积可调空气弹簧系统数学模型,并将该弹簧模型以弹簧力的形式引入1/4车辆模型和整车模型,根据某款大客车参数搭建附加气室容积可调空气悬架1/4车辆试验台架,并对所建的附加气室容积可调空气悬架仿真模型试验验证。其次,对附加气室容积可调空气悬架刚度(附加气室容积)和减振器阻尼进行多目标寻优。基于车辆行驶平顺性、操纵稳定性和轮胎接地性之间的矛盾,选取簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动载荷为评价指标,以附加气室容积和减振器阻尼为优化变量,建立附加气室容积可调空气悬架系统的目标函数;使用线性加权和法将优化问题转变为单目标优化问题,再利用层次分析法确定各项子目标函数的权重系数;最后在MATLAB中编写遗传算法程序,对典型工况下悬架系统的刚度(附加气室容积)和减振器阻尼寻优。最后,在模糊控制理论和动态迭代跟踪控制进行研究的基础上,通过MATLAB/Simulink中的模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)设计整车附加气室容积可调空气悬架的模糊推理系统(FIS),然后将模糊推理系统嵌入到模糊逻辑控制器(Fuzzy Logic Controller)中进行系统刚度(附加气室容积)控制,同时运用动态迭代跟踪算法控制系统减振器阻尼。仿真结果表明:采用控制的半主动悬架相比于被动悬架在多工况下的行驶平顺性得到有效提升,达到预期的控制目的,所设计的整车控制器对于提升车辆的平顺性效果显著。
【关键词】：空气悬架 附加气室 行驶平顺性 模糊控制 动态迭代跟踪
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.33
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题来源10
• 1.2 研究背景和意义10-12
• 1.2.1 研究背景10-11
• 1.2.2 研究意义11-12
• 1.3 国内外研究现状12-15
• 1.3.1 半主动空气悬架研究现状12-13
• 1.3.2 附加气室容积可调空气悬架研究现状13-15
• 1.4 主要研究内容及技术路线15-16
• 1.4.1 主要研究内容15
• 1.4.2 技术路线15-16
• 第二章 附加气室容积可调空气悬架建模与试验16-30
• 2.1 附加气室容积可调空气悬架结构与工作原理16
• 2.2 附加气室容积可调空气悬架整车建模与试验验证16-21
• 2.2.1 空气弹簧数学模型16-17
• 2.2.2 附加气室数学模型17-18
• 2.2.3 连接管路数学模型18-20
• 2.2.4 附加气室容积可调空气悬架 1/4 车辆动力学模型20-21
• 2.3 附加气室容积可调空气悬架台架试验21-25
• 2.3.1 台架试验搭建21-23
• 2.3.2 附加气室容积可调空气悬架 1/4 车辆动态特性试验23-25
• 2.4 附加气室容积可调空气悬架7自由度整车模型25-27
• 2.5 随机路面激励模型27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 附加气室容积可调空气悬架刚度和阻尼寻优30-42
• 3.1 悬架性能评价指标和多目标优化30-32
• 3.1.1 悬架性能评价指标30
• 3.1.2 构建评价函数的方法30-32
• 3.2 半主动悬架刚度和阻尼多目标优化32-36
• 3.2.1 评价函数的构建32-33
• 3.2.2 目标函数加权系数的确定33-34
• 3.2.3 设计变量的选取34-35
• 3.2.4 约束条件的建立35-36
• 3.3 遗传算法优化36-40
• 3.3.1 遗传算法参数设置38
• 3.3.2 刚度（附加气室容积）和阻尼优化结果38-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第四章 悬架刚度模糊控制和阻尼动态迭代跟踪控制42-59
• 4.1 刚度（附加气室容积）的自适应神经网络模糊控制42-43
• 4.1.1 神经网络的基本原理42-43
• 4.1.2 神经网络和模糊控制的结合43
• 4.2 Sugeno型模糊控制器设计43-44
• 4.2.1 训练数据的确定43-44
• 4.2.2 模糊控制器的结构设计44
• 4.3 神经网络自适应模糊控制器设计44-47
• 4.4 附加气室容积可调空气悬架阻尼动态迭代跟踪控制47-55
• 4.4.1 传统迭代算法47-48
• 4.4.2 提出迭代方法及验证收敛性48-51
• 4.4.3 确定阻尼迭代式51-54
• 4.4.4 动态迭代跟踪控制实现54-55
• 4.5 控制系统仿真分析55-58
• 4.5.1 混合随机路面激励的仿真模型55-56
• 4.5.2 仿真结果分析56-58
• 4.6 本章小结58-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-67
• 攻读硕士期间的主要研究成果67

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本文编号：1026672