基于智能控制的汽车悬架减振性能研究

发布时间：2019-05-15 09:31

【摘要】：作为汽车底盘的重要组成,悬架系统在很大程度上决定和影响着汽车行驶的平顺性与操纵稳定性。半主动悬架系统能依据路面冲击和车身运动信号实时调节悬架的阻尼等参数,以改善悬架缓冲性能,比参数固定的被动悬架展现了更大的优势。相应地,半主动悬架系统结构较复杂,传统的控制方法往往不能获得令人满意的控制效果。因而半主动悬架系统的智能控制策略研究显得愈加重要。本文首先明确悬架性能评价指标,推导并构建时域下的随机滤波白噪声路面输入模型。在对汽车某些行驶特性经过合理的假设,分别建立被动悬架与半主动悬架对应的四自由度半车动力学模型。然后进行智能控制策略的研究。通过引入模糊逻辑理论,按照模糊化、模糊规则推理和解模糊化的步骤建立模糊推理系统,从而建立汽车半主动悬架的闭环模糊控制系统及其仿真模型。接着对模糊控制器进行改进,设计出基于Mamdani模型和TSK模型的两种神经模糊推理系统作为控制器,结合BP反传学习规则,训练出模糊控制规则,同时分别采用Simulink S-函数和MATLAB自带的ANFIS构建相应的模糊神经网络控制汽车半主动悬架系统仿真模型。最后统一在Simulink环境下对被动悬架系统、模糊控制和模糊神经网络控制的半主动悬架系统进行仿真试验,得到仿真结果。对结果取得的车身垂直加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷相应的均方根值分析表明,模糊控制半主动悬架系统的综合性能比被动悬架系统更好,而模糊神经控制半主动悬架系统的综合性能更优于模糊控制的半主动悬架系统,TS模型模糊神经网络控制半主动悬架系统综合性能最优。故本文所用到的智能控制方法能有效提高半主动悬架系统的性能。
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【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.33

【参考文献】

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本文编号：2477406