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        阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制

        2020-05-03 13:54:12黃鎮(zhèn)穎王振宇高玉徐雷州
        汽車實(shí)用技術(shù) 2020年7期

        黃鎮(zhèn)穎 王振宇 高玉 徐雷州

        摘 要:車輛在運(yùn)行的過程當(dāng)中,為了使行駛更加的平穩(wěn)和順滑,越來(lái)越多的汽車選擇可變阻尼半主動(dòng)懸架系統(tǒng)。文章利用Matlab/Simulink等軟件進(jìn)行模型設(shè)定,再在上述模型中引入模糊控制模塊,用以控制車輛的行駛舒適性和平順性。通過相關(guān)的仿真檢測(cè),在各種混合工況下,彈簧載荷的質(zhì)量加速度的均方根值減少了10.5%,懸架動(dòng)行程的均方根值則是減少了11.98%。

        關(guān)鍵詞:半主動(dòng)懸架;阻尼可控;模糊控制;平順性

        Abstract: In the process of vehicle running, in order to make driving more smooth and smooth, more and more vehicles choose variable damping semi-active suspension system. In this paper, Matlab/Simulink and other software are used to set the model, and then the fuzzy control module is introduced into the model to control the driving comfort and ride comfort of the vehicle. Through the relevant simulation detection, under various mixed conditions, the RMS value of the mass acceleration of the spring load is reduced, and the RMS value of the dynamic travel of the suspension is reduced.

        前言

        可變阻尼半主動(dòng)懸架系統(tǒng)可以更好地提高各種工況下車輛的行駛平順性和成員的乘坐舒適性[1],因此對(duì)于阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架系統(tǒng)在各種工況下的控制研究尤為重要,已經(jīng)變成了相關(guān)領(lǐng)域的一個(gè)熱議話題[2],現(xiàn)如今已經(jīng)發(fā)展成熟的的控制理論就包括了PID控制、分層控制以及魯棒控制等[3]。通過這些相關(guān)理論可以看到整體的懸架系統(tǒng)的性能有了明顯的提升,本文將模糊控制與阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架相結(jié)合,為其系統(tǒng)的控制開辟了一條新的道路。

        1 半主動(dòng)懸架車輛動(dòng)力學(xué)模型

        經(jīng)牛頓第二定律就可以對(duì)7個(gè)自由度位置的全車懸架模型進(jìn)行設(shè)置:

        式中的qFL、qRL、qFR、qRR代表左前、右前、左后和右后四個(gè)輪所受到的地面垂直位移激勵(lì)情況。mwf、mwr分別為前后輪胎質(zhì)量。mcb為簧載質(zhì)量。Jx、Jy就分別代表了簧載質(zhì)量繞相應(yīng)質(zhì)心縱向軸線所形成的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。

        2 系統(tǒng)控制參數(shù)優(yōu)化

        2.1 確定目標(biāo)函數(shù)

        在研究車輛本身的平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上,想要保持基本的舒適程度,在這篇文章當(dāng)中重點(diǎn)選擇的是簧載質(zhì)量均方根值(fACC)、輪胎動(dòng)載荷均方根值(fDTL)和懸架動(dòng)行程均方根值(fSWS)為優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)。同時(shí)要設(shè)定線性加權(quán)和法建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)f(x),通過賦予加權(quán)系數(shù)的方式來(lái)確定整體的質(zhì)量目標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的函數(shù)形式(2),可以看到在這里的變量是前、后懸架系統(tǒng)的阻尼(cf、cr)。

        式中:ω1為簧載質(zhì)量加速度均方根值的加權(quán)系數(shù),ω2為懸架動(dòng)行程均方根值的加權(quán)系數(shù),ω3為輪胎動(dòng)載荷均方根值的加權(quán)系數(shù),min(fACC)為簧載質(zhì)量加速度均方根值在阻尼可變范圍內(nèi)的最小值,min(fSWS)為懸架動(dòng)行程均方根值在阻尼可變范圍內(nèi)的最小值,min(fDTL)為輪胎動(dòng)載荷均方根值在阻尼可變范圍內(nèi)的最小值。

        2.2 確定加權(quán)系數(shù)

        層次分析法在現(xiàn)在的目標(biāo)問題解決中是一種常見的模式,能夠?qū)崿F(xiàn)更為繁瑣的目標(biāo)問題的解決,同時(shí)在多目標(biāo)的情況下找到真正的層次性分析問題和解決問題的方式。這種方式可以模糊量化基礎(chǔ)指標(biāo),進(jìn)而找到多功能優(yōu)化的方式。在這種模式當(dāng)中能夠了解到不同的指標(biāo)評(píng)價(jià)的加權(quán)系數(shù)。amn主要是m和n的比較數(shù)值,在這種方式當(dāng)中的比重較高,如果是最重要的形式則是9。所以通過不同的指標(biāo)評(píng)定能夠看到的矩陣等如下。

        文章當(dāng)中選用的幾類指標(biāo)都能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)穩(wěn)定形式的探討,通過了解每個(gè)指標(biāo)的數(shù)值以及對(duì)應(yīng)的影響關(guān)系,能夠深層次的分析輪胎在運(yùn)行過程中的舒適狀態(tài)。所以簧載質(zhì)量加速度均方根值是車輛平順性的主要評(píng)價(jià)指標(biāo),和另外的指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)本身具備一定的重要性。所以從上面的各項(xiàng)描述當(dāng)中,我們能夠發(fā)現(xiàn)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣,如表3所示。

        (3)計(jì)算向量Hm的正則向量β

        ,計(jì)算得β=[0.7142,0.1429,0.1429],向量β即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的加權(quán)系數(shù),即簧載質(zhì)量加速度均方根值的加權(quán)系數(shù)ω1為0.7142,懸架動(dòng)行程均方根值的加權(quán)系數(shù)ω2為0.1429,輪胎動(dòng)載荷均方根值的加權(quán)系數(shù)ω3為0.1429。

        (4)檢驗(yàn)判斷矩陣一致性

        2.4 基于遺傳算法的控制參數(shù)優(yōu)化

        在上述數(shù)據(jù)分析當(dāng)中能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)這種系統(tǒng)的整體模型方面的重新定義和控制,因此在仿真模型的基礎(chǔ)上,同時(shí)利用式(2)為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),在MATLAB中編寫遺傳算法優(yōu)化程序,其中遺傳算法優(yōu)化程序控制參數(shù)的選取為:群體規(guī)模:50、變異概率:0.065、交叉概率:0.73、算法終止條件:進(jìn)化代數(shù)為500、前懸剛度(kf)取值范圍:10000 N/m~50000 N/m、后懸剛度(kr)取值范圍:20000 N/m~100000 N/m、前懸阻尼(cf)2000N·s/m~20000N·s/m,后懸阻尼(cr)5000N·s/ m~30000N·s/m;在典型工況下(路面狀況選取A、B及C級(jí)路面;車速選取90~120km/h(A級(jí)路面),60~90km/h(B級(jí)路面)及40~70km/h(C級(jí)路面),間隔為10 km/h;載荷選取空載及滿載)對(duì)前后可變半主動(dòng)懸架剛度(kf、kr)進(jìn)行尋優(yōu)。表4為滿載時(shí),A級(jí)路面的前后可變阻尼半主動(dòng)懸架阻尼(kf、kr、cf、cr)優(yōu)化結(jié)果。

        3 半主動(dòng)懸架阻尼模糊控制

        在Matlab/Simulink中建立前后懸架的T-S型模糊推理器,其算法取加權(quán)平均。通過前懸架和后懸架的T-S型模糊推理器分別選出前后懸架系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理器,將前后懸架采集的數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入推理器中,采用高斯型的隸屬函數(shù),輸出變量使用線性型。設(shè)定模糊推理器的訓(xùn)練次數(shù)為50次,訓(xùn)練結(jié)束后顯示前后懸架的訓(xùn)練誤差分別為0.22134和0.3221。此時(shí)適用于阻尼可調(diào)的半主動(dòng)懸架前懸架的T-S型模糊推理器設(shè)計(jì)完成。

        4 仿真驗(yàn)證

        為驗(yàn)證模糊控制措施是不是有效,選擇了三種混合工況,分別為:滿載、A級(jí)、80km/h;滿載、B級(jí)、60km/h;滿載、C級(jí)、50km/h。使用本文所建立的模型在上述路面上分別行駛1min后得到車身振動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)比控制前后:車輛前后簧載質(zhì)量加速度的均方根值平均減少了10.5%,前后懸架動(dòng)行程的均方根值則是平均減少了11.98%。

        5 結(jié)論

        綜上所述:本文建立了阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架系統(tǒng)7自由度仿真模型,并在上述模型的基礎(chǔ)上建立了自適應(yīng)模糊控制器控制阻尼參數(shù)。對(duì)于阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架系統(tǒng)使用模糊控制可有效提高車輛行駛的平順性和乘坐的舒適性,為后續(xù)試驗(yàn)研究奠定了理論和設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 李重重,黃鎮(zhèn)穎,王振宇,高玉.阻尼可調(diào)半主動(dòng)懸架八自由度仿真模型建立[J].汽車實(shí)用技術(shù),2019(22):85-86.

        [2] 侯力文.汽車懸架系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)特性與半主動(dòng)控制研究[D].山東大學(xué),2019.

        [3] 劉濤.基于半主動(dòng)油氣懸架的車身姿態(tài)補(bǔ)償控制研究[D].江蘇大學(xué),2019.

        [4] 楊兵.汽車容積可調(diào)空氣懸架系統(tǒng)魯棒控制方法研究[D].江蘇科技大學(xué),2018.

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