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        基于磁流變半主動(dòng)懸架的整車(chē)姿態(tài)補(bǔ)償控制

        2022-09-05 03:30:14汪若塵盛富鵬丁仁凱孟祥鵬孫澤宇
        關(guān)鍵詞:模型

        汪若塵,盛富鵬,丁仁凱,孟祥鵬,孫澤宇

        (1.江蘇大學(xué) 汽車(chē)與交通工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江212013;2.江蘇大學(xué) 汽車(chē)工程研究院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

        半主動(dòng)懸架能夠根據(jù)不同行駛路況對(duì)整車(chē)懸架系統(tǒng)的阻尼值進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié),具有主動(dòng)懸架的通用性和適應(yīng)性,并且能耗極低.半主動(dòng)懸架阻尼調(diào)節(jié)的形式主要有2種:一種是通過(guò)電磁閥開(kāi)關(guān)或電動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)改變節(jié)流口開(kāi)度[1];另一種是應(yīng)用功能材料如磁流變材料作為減振器液,通過(guò)改變流體的黏度系數(shù)實(shí)現(xiàn)減振器阻尼可調(diào)[2].但前者相較于后者存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積大、頻響低等弊端[2].因此,國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者對(duì)磁流變半主動(dòng)懸架進(jìn)行了廣泛研究.

        當(dāng)前對(duì)磁流變半主動(dòng)懸架的研究主要集中在磁流變阻尼器逆模型的構(gòu)建及其控制方法上.磁流變減振器的數(shù)學(xué)模型主要包括Bouc-Wen滯后模型[3]、Neural network模型[4]、Bingham模型[4]和多項(xiàng)式模型[5].相比其他數(shù)學(xué)模型,多項(xiàng)式模型能夠較為精確地反映磁流變阻尼器的非線(xiàn)性特性,并且其逆向動(dòng)力學(xué)模型更容易被推導(dǎo),利用開(kāi)環(huán)系統(tǒng)更容易獲得理想的阻尼力[5].因此,該模型的應(yīng)用有利于對(duì)磁流變減振器進(jìn)行實(shí)時(shí)控制.在控制方法方面,眾多控制方法被應(yīng)用到磁流變半主動(dòng)懸架的控制上,如天棚控制[6]、滑模變結(jié)構(gòu)控制[7]、模糊控制[8]以及多種控制方法的復(fù)合控制.但是,當(dāng)前研究主要集中于1/4半主動(dòng)懸架系統(tǒng)控制問(wèn)題,鮮有涉及基于磁流變半主動(dòng)懸架的整車(chē)姿態(tài)問(wèn)題.同時(shí),車(chē)輛在行駛過(guò)程中產(chǎn)生的垂向、俯仰和側(cè)傾運(yùn)動(dòng)互相影響,使車(chē)身產(chǎn)生扭轉(zhuǎn)影響乘坐舒適性[9],通過(guò)對(duì)各懸架單獨(dú)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)并控制,無(wú)法解決不同自由度運(yùn)動(dòng)對(duì)車(chē)身姿態(tài)的影響.為此,許多專(zhuān)家學(xué)者對(duì)整車(chē)動(dòng)力學(xué)進(jìn)行解耦或分層控制研究或?qū)壹芟到y(tǒng)與制動(dòng)系統(tǒng)及轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的協(xié)同控制進(jìn)行研究,但這些方法較為復(fù)雜,并且未考慮減振器的動(dòng)態(tài)特性和車(chē)輛的行駛工況,控制效果難以有效保證.

        為了解決上述問(wèn)題,筆者構(gòu)建整車(chē)動(dòng)力學(xué)模型以及磁流變阻尼器多項(xiàng)式模型,設(shè)計(jì)結(jié)合狀態(tài)觀(guān)測(cè)的磁流變半主動(dòng)懸架整車(chē)姿態(tài)補(bǔ)償控制方法,包括姿態(tài)補(bǔ)償控制算法、磁流變減振器控制算法與精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器設(shè)計(jì)方法.通過(guò)仿真分析,驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的磁流變減振器控制算法的有效性,并通過(guò)硬件在環(huán)試驗(yàn)進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證.

        1 整車(chē)模型構(gòu)建

        1.1 整車(chē)Adams模型

        通過(guò)Adams/Car軟件,構(gòu)建整車(chē)的精確多體動(dòng)力學(xué)模型,主要包括懸架系統(tǒng)模型、車(chē)架模型以及輪胎模型,并適當(dāng)調(diào)整轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和傳動(dòng)系統(tǒng)的性能參數(shù),以滿(mǎn)足對(duì)所需車(chē)型的要求.通過(guò)對(duì)所建模型中底盤(pán)硬點(diǎn)數(shù)據(jù)的測(cè)量和收集,獲得整車(chē)底盤(pán)相關(guān)的性能參數(shù),在A(yíng)dams/Car中建立的整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型如圖1所示.

        圖1 整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型

        1.2 磁流變減振器多項(xiàng)式模型

        試驗(yàn)測(cè)得磁流變減振器外特性如圖2所示.其中:F為減振器阻尼力;v為磁流變減振器的速度.

        圖2 磁流變減振器外特性

        從圖2可以看出:磁流變減振器存在明顯的滯回特性,即其加速度方向不同時(shí),在減振器速度較低情況下減振器的阻尼力差別明顯.因此,根據(jù)減振器的加速度正負(fù)情況,將試驗(yàn)測(cè)得的減振器外特性劃分為上、下支.利用Matlab中Curve Fitting工具箱對(duì)以上磁流變減振器的速度-力特性曲線(xiàn)進(jìn)行分支擬合.綜合考慮計(jì)算復(fù)雜性和擬合精確性,采用分子為5次、分母為2次的分式多項(xiàng)式函數(shù)作為擬合函數(shù),即

        (1)

        式中:p1-p6、q1、q2均為待擬合系數(shù).

        式(1)多項(xiàng)式模型擬合曲線(xiàn)如圖3所示,其中:F1為減振器上支的阻尼力;F2為減振器下支的阻尼力.無(wú)論上支還是下支,由多項(xiàng)式模型獲得的速度-力特性曲線(xiàn)與試驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)基本吻合.

        圖3 多項(xiàng)式模型擬合曲線(xiàn)

        2 整車(chē)半主動(dòng)懸架控制算法設(shè)計(jì)

        所設(shè)計(jì)的磁流變半主動(dòng)懸架姿態(tài)補(bǔ)償控制算法模塊主要包括姿態(tài)補(bǔ)償控制算法、磁流變減振器控制算法以及懸架狀態(tài)觀(guān)測(cè)器模塊,整車(chē)半主動(dòng)懸架控制過(guò)程如圖4所示.

        圖4 整車(chē)半主動(dòng)懸架控制過(guò)程

        2.1 姿態(tài)補(bǔ)償控制算法設(shè)計(jì)

        姿態(tài)補(bǔ)償控制算法分為垂向控制算法與姿態(tài)控制算法.考慮到行駛工況和路況差異將造成車(chē)輛在行駛時(shí)產(chǎn)生垂向運(yùn)動(dòng)、俯仰運(yùn)動(dòng)和側(cè)傾運(yùn)動(dòng),造成車(chē)身姿態(tài)的變化,本研究基于整車(chē)懸架系統(tǒng),對(duì)整車(chē)車(chē)身姿態(tài)進(jìn)行控制,計(jì)算懸架的姿態(tài)補(bǔ)償控制力以改善車(chē)身俯仰和側(cè)傾運(yùn)動(dòng).

        2.1.1整車(chē)垂向控制算法設(shè)計(jì)

        利用天棚控制獲得懸架垂向控制力,改善車(chē)輛舒適性,天棚控制產(chǎn)生的各懸架垂向控制力為

        (2)

        2.1.2整車(chē)姿態(tài)控算法設(shè)計(jì)

        在整車(chē)姿態(tài)控制算法中,以俯仰角φ和側(cè)傾角θ為輸入信號(hào),以各懸架的姿態(tài)補(bǔ)償力Δfij為輸出信號(hào),設(shè)計(jì)了一個(gè)二輸入四輸出的模糊控制器.模糊控制中各輸入(φ、θ)以及輸出(Δfij)的基本論域均設(shè)置為[-6,6].該模糊控制器的模糊控制規(guī)則如圖5所示,其中橫、縱坐標(biāo)值為離散度的值.

        圖5 模糊控制規(guī)則

        考慮到實(shí)際仿真中,車(chē)身俯仰角的變化范圍為-0.05~0.05 rad,側(cè)傾角的變化范圍為-0.1~0.1 rad,因此,將俯仰角量化因子K1設(shè)定為120,側(cè)傾角量化因子K2設(shè)定為60,同時(shí),考慮過(guò)大的車(chē)身姿態(tài)補(bǔ)償力Δfij會(huì)對(duì)整車(chē)磁流變半主動(dòng)懸架系統(tǒng)的控制效果造成不利影響,通過(guò)多次仿真,確定各車(chē)身姿態(tài)補(bǔ)償力應(yīng)控制在120 N以?xún)?nèi),從而,設(shè)置各車(chē)身姿態(tài)補(bǔ)償力Δfij的量化因子K3為20.

        2.2 磁流變減振器控制算法設(shè)計(jì)

        為了讓磁流變減振器同時(shí)輸出垂向控制力和姿態(tài)補(bǔ)償力,以抑制車(chē)身垂向運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)運(yùn)動(dòng),提出由兩者決定的磁流變減振器可輸出等效阻尼,并考慮了磁流變減振器實(shí)際工作中可輸出等效阻尼的范圍,設(shè)計(jì)了各懸架系統(tǒng)中磁流變減振器控制算法.

        2.2.1等效阻尼控制算法設(shè)計(jì)

        根據(jù)垂向控制力fsij與姿態(tài)補(bǔ)償力Δfij,計(jì)算各懸架的等效阻尼Ceqij,即

        (3)

        計(jì)算各磁流變減振器實(shí)時(shí)加速度,若加速度為正,則為下支狀態(tài),相反為上支狀態(tài).若處于上支狀態(tài),將當(dāng)前等效阻尼Ceqij與磁流變減振器此時(shí)所能輸出的最大等效阻尼C-max和最小等效阻尼C-min進(jìn)行比較分析,以確定其輸出的實(shí)際等效阻尼Cij,若處于下支狀態(tài),判斷方法相同,具體規(guī)則如下:

        (4)

        (5)

        式中:C+max、C+min分別為處在下支狀態(tài)時(shí)磁流變減振器所能輸出的最大等效阻尼和最小等效阻尼.

        為了獲得磁流變減振器等效阻尼的范圍,對(duì)其上下支的力學(xué)多項(xiàng)式模型進(jìn)行處理,得出不同電流下,實(shí)際等效阻尼Cij與各磁流變減振器速度vij的關(guān)系,即

        (6)

        式中:r0-r7為多項(xiàng)式相關(guān)系數(shù).

        2.2.2磁流變減振器控制電流計(jì)算

        通過(guò)對(duì)磁流變減振器多項(xiàng)式擬合參數(shù)進(jìn)行分析可知,無(wú)論磁流變減振器處于上支狀態(tài)或下支狀態(tài),式(6)中系數(shù)r0-r7與電流Iij可擬合為線(xiàn)性關(guān)系,具體關(guān)系如下:

        rm=amIij+bm,m=0,1,…,7,

        (7)

        式中:am、bm為擬合系數(shù).

        考慮到am和bm都已擬合確定,等效阻尼Ceqij僅與控制電流Iij及減振器速度vij有關(guān).經(jīng)過(guò)推導(dǎo),可得到以計(jì)算輸入磁流變減振器的控制電流為

        (8)

        2.3 整車(chē)懸架精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器設(shè)計(jì)

        由于傳感器技術(shù)的限制和信號(hào)測(cè)試的復(fù)雜性,懸架系統(tǒng)中速度信號(hào)一般較難測(cè)得,但是速度信號(hào)是上述控制方法中的重要反饋信號(hào).為了對(duì)磁流變減振器進(jìn)行更精確控制,基于卡爾曼濾波原理,考慮等效阻尼的影響,設(shè)計(jì)了整車(chē)懸架精確觀(guān)測(cè)器.

        2.3.1整車(chē)懸架系統(tǒng)狀態(tài)描述方程構(gòu)建

        整車(chē)懸架系統(tǒng)模型如圖6所示,其中:ms為車(chē)輛的簧載質(zhì)量;msij、muij分別為各懸架的車(chē)輛簧載質(zhì)量、簧下質(zhì)量;Iθ、Iφ分別為側(cè)傾轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和俯仰轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Zrij、Zuij、Zsij分別為各懸架的路面位移、簧下質(zhì)量中心處的位移、簧上質(zhì)量中心處的位移;a、b分別為車(chē)輛前軸、車(chē)輛后軸與質(zhì)心之間的距離;c和d分別為車(chē)輛右車(chē)輪、車(chē)輛左車(chē)輪與簧上質(zhì)心之間的距離;Fij為每個(gè)懸架控制力;Ksi和Kti分別為各懸架的彈簧剛度和輪胎剛度;Csij為各懸架減振器的阻尼系數(shù).

        圖6 整車(chē)懸架系統(tǒng)模型

        根據(jù)整車(chē)懸架系統(tǒng)模型,建立了如下整車(chē)運(yùn)動(dòng)微分方程.質(zhì)心處的運(yùn)動(dòng)微分方程為

        (9)

        各懸架中簧下質(zhì)量部分的運(yùn)動(dòng)微分方程為

        (10)

        各懸架中,螺旋彈簧與減振器產(chǎn)生的合力為

        (11)

        由式(9)-(11)可得整車(chē)狀態(tài)微分方程:

        (12)

        2.3.2精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器設(shè)計(jì)

        將整車(chē)狀態(tài)微分方程(12)進(jìn)行精確離散化后得到如下離散化系統(tǒng)方程:

        (13)

        式中:X(k)為k時(shí)的狀態(tài)變量;Φ為離散化系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)矩陣;G為離散化系統(tǒng)的噪聲驅(qū)動(dòng)參數(shù)矩陣;W(k-1)為k-1時(shí),均值為零矩陣,方差為Q的白噪聲輸入;Y(k-1)為k-1時(shí)的狀態(tài)觀(guān)測(cè)變量;H為離散化系統(tǒng)狀態(tài)觀(guān)測(cè)參數(shù)矩陣;V(k-1)為k-1時(shí)觀(guān)測(cè)產(chǎn)生的噪聲,假定該噪聲和輸入白噪聲不相關(guān).

        根據(jù)系統(tǒng)在上一狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)結(jié)果X(k-1|k-1)對(duì)系統(tǒng)的目前狀態(tài)量進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果為X(k|k-1),即

        X(k|k-1)=ФX(k-1|k-1).

        (14)

        然后,依據(jù)系統(tǒng)上一狀態(tài)的協(xié)方差P(k-1|k-1),更新獲得目前系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)計(jì)偏差P(k|k-1),計(jì)算公式為

        P(k|k-1)=ФP(k-1|k-1)ФT+GQGT.

        (15)

        根據(jù)目前系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)計(jì)偏差P(k|k-1),得出目前狀態(tài)下卡爾曼增益為

        Kg(k)=P(k|k-1)HT/(HP(k|k-1)HT+R),

        (16)

        式中:R為觀(guān)測(cè)噪聲的方差.

        通過(guò)目前狀態(tài)下卡爾曼增益,實(shí)現(xiàn)對(duì)離散系統(tǒng)的更新,從而獲得目前系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)結(jié)果X(k|k),即

        X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)(Y(k)-

        HX(k|k-1)),

        (17)

        式中:Y(k)為k時(shí)的狀態(tài)觀(guān)測(cè)變量.

        通過(guò)式(18)計(jì)算獲得目前狀態(tài)下協(xié)方差P(k|k)以實(shí)現(xiàn)下一時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì),即

        P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1),

        (18)

        式中:I為單位矩陣.

        3 控制效果分析

        依據(jù)所建立的Adams整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型以及Simulink中整車(chē)車(chē)身姿態(tài)補(bǔ)償控制器,分別對(duì)懸架精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器的估計(jì)性能以及姿態(tài)補(bǔ)償控制算法的控制效果進(jìn)行仿真分析,從而驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制算法的有效性.

        3.1 懸架精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器估計(jì)分析

        通過(guò)整車(chē)懸架精確觀(guān)測(cè)器,各懸架系統(tǒng)中速度信號(hào)得以獲取,包括各懸架中簧上質(zhì)量部分的絕對(duì)速度和減振器的相對(duì)速度,以實(shí)現(xiàn)對(duì)整車(chē)磁流變半主動(dòng)懸架系統(tǒng)的準(zhǔn)確控制.觀(guān)測(cè)器對(duì)信號(hào)的估計(jì)精度將直接影響控制效果的優(yōu)劣,因此,下文將以左前懸和左后懸為例,假定車(chē)輛以72 km·h-1勻速行駛在C級(jí)路面上,給出經(jīng)懸架精確狀態(tài)觀(guān)測(cè)器獲得的速度信號(hào)估計(jì)效果,并對(duì)其進(jìn)行具體分析.車(chē)身絕對(duì)速度、懸架相對(duì)速度估計(jì)效果對(duì)比分別如圖7、8所示,其中:t為時(shí)間;vbLF、vbLR分別為左前懸、左后懸車(chē)身絕對(duì)速度;vsLF、vsLR分別為左前懸、左后懸減振器相對(duì)速度.

        圖7 車(chē)身絕對(duì)速度估計(jì)結(jié)果對(duì)比

        圖8 懸架相對(duì)速度估計(jì)結(jié)果對(duì)比

        在無(wú)觀(guān)測(cè)器和帶觀(guān)測(cè)器的狀態(tài)下,分別對(duì)車(chē)身絕對(duì)速度及懸架相對(duì)速度的估計(jì)效果進(jìn)行對(duì)比仿真,結(jié)果表明:本研究設(shè)計(jì)的整車(chē)懸架狀態(tài)觀(guān)測(cè)器的估計(jì)精度能夠滿(mǎn)足要求,10 s之后,速度信號(hào)的估計(jì)誤差將控制在真實(shí)值的10%以?xún)?nèi).

        3.2 整車(chē)懸架控制效果分析

        為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的控制算法的控制效果,通過(guò)聯(lián)合仿真,將其與普通被動(dòng)懸架進(jìn)行對(duì)比.假定車(chē)速以72 km·h-1在C級(jí)路面上勻速行駛,質(zhì)心垂向加速度、俯仰角加速度和側(cè)傾角加速度仿真結(jié)果分別如圖9-11所示,其中:av為質(zhì)心垂向加速度;

        圖9 質(zhì)心垂向加速度仿真結(jié)果

        f為頻率;aφ為俯仰角加速度;aθ為側(cè)傾角加速度;||·||psd為功率譜密度.

        圖10 俯仰角加速度仿真結(jié)果

        圖11 側(cè)傾角加速度仿真結(jié)果

        根據(jù)圖9-11計(jì)算各性能指標(biāo)均方根值,可以得到:相對(duì)于被動(dòng)懸架,在所設(shè)計(jì)控制算法控制下的車(chē)身質(zhì)心加速度、俯仰角加速度和側(cè)傾角加速度均方根值分別降低了14.03%、18.26%和21.39%;在4.0~12.5 Hz人體敏感范圍內(nèi)和車(chē)身部分共振頻率處三者的功率譜密度均得以顯著降低.

        俯仰角、側(cè)傾角仿真結(jié)果分別如圖12、13所示.

        圖12 俯仰角仿真結(jié)果

        圖13 側(cè)傾角仿真結(jié)果

        根據(jù)圖12、13計(jì)算各性能指標(biāo)均方根值,可以得到:較被動(dòng)懸架,磁流變懸架的俯仰角和側(cè)傾角的均方根值分別降低了15.40%和13.02%.從頻域分析可知,在控制算法下,磁流變懸架的俯仰角功率譜密度以及側(cè)傾角功率譜密度在車(chē)身部分共振處都有很大程度改善.

        懸架動(dòng)行程sf、輪胎動(dòng)載荷Fr的仿真結(jié)果分別如圖14、15所示.

        圖14 懸架動(dòng)行程仿真結(jié)果

        圖15 輪胎動(dòng)載荷仿真結(jié)果

        從圖14、15可以看出:相對(duì)于被動(dòng)懸架,磁流變懸架的懸架動(dòng)行程呈現(xiàn)一定程度的惡化(以左后懸為例),但未超過(guò)4 cm,在乘用車(chē)設(shè)計(jì)要求的范圍內(nèi);由于所設(shè)計(jì)的控制算法中垂向控制器采用了天棚控制方法,輪胎動(dòng)載荷均方根值降低了9.79%(以左后懸為例),相對(duì)較小,可以接受.

        因此,所設(shè)計(jì)的磁流變懸架控制算法對(duì)于車(chē)輛舒適性提升效果明顯,且對(duì)車(chē)身俯仰與側(cè)傾有顯著的抑制效果.

        4 硬件在環(huán)試驗(yàn)及結(jié)果分析

        為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制方法的有效性,利用HiL測(cè)試平臺(tái)和D2p控制平臺(tái)對(duì)所設(shè)計(jì)的控制方法進(jìn)行硬件在環(huán)仿真試驗(yàn),并將獲得的控制效果與仿真控制效果進(jìn)行對(duì)比分析,以驗(yàn)證控制算法的可行性.

        4.1 硬件在環(huán)方案設(shè)計(jì)

        硬件在環(huán)試驗(yàn)的方案如圖16所示.其中ECU(electronic control unit)為電子控制單元.

        圖16 硬件在環(huán)試驗(yàn)方案

        根據(jù)圖16所示的試驗(yàn)方案,所設(shè)計(jì)的試驗(yàn)?zāi)P桶刂破髂P秃捅豢貙?duì)象模型2部分,其中:控制器模型為設(shè)計(jì)的基于磁流變半主動(dòng)懸架系統(tǒng)的車(chē)身姿態(tài)補(bǔ)償Simulink控制算法模型;被控對(duì)象模型為整車(chē)動(dòng)力學(xué)模型和磁流變減振器多項(xiàng)式模型.考慮到Carsim中整車(chē)仿真模型與HiL測(cè)試平臺(tái)具有很好的兼容性,而Adams軟件中整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型卻無(wú)法做到,因此,根據(jù)整車(chē)性能參數(shù)建立Carsim整車(chē)仿真模型,以驗(yàn)證不同工況下整車(chē)控制效果,所設(shè)計(jì)的試驗(yàn)工況如圖17所示.其中:vy為縱向速度;β為轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角.

        圖17 試驗(yàn)工況

        從圖17可以看出:該試驗(yàn)工況主要分為6部分,選擇C級(jí)路面作為系統(tǒng)外部輸入,主要包括加速行駛、低速勻速行駛、百千米加速行駛、高速勻速行駛、緊急制動(dòng)、蛇形轉(zhuǎn)向等行駛工況,以驗(yàn)證控制算法對(duì)車(chē)身垂向振動(dòng)、俯仰運(yùn)動(dòng)和側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的抵抗能力.

        4.2 硬件在環(huán)試驗(yàn)結(jié)果分析

        為利用上述工況進(jìn)行硬件在環(huán)試驗(yàn),將試驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,以驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制算法的可行性.車(chē)輛在急加速工況、緊急制動(dòng)工況、蛇形轉(zhuǎn)向工況以及車(chē)輛以130 km·h-1勻速通過(guò)C級(jí)路面,硬件在環(huán)試驗(yàn)結(jié)果如圖18、19所示.其中ab為車(chē)身垂向加速度.

        圖18 急加速下的俯仰角和緊急制動(dòng)俯仰角變化曲線(xiàn)

        圖19 蛇形輸入下的側(cè)傾角和勻速下的車(chē)身垂向加速度變化曲線(xiàn)

        從圖18、19可以看出:硬件在環(huán)試驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)果具有一致性,兩者誤差很小,能夠滿(mǎn)足性能需求,進(jìn)一步驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)控制算法對(duì)車(chē)身姿態(tài)變化和車(chē)身垂向振動(dòng)具有明顯改善作用.

        5 結(jié) 論

        基于磁流變減振器外特性擬合得到的磁流變減振器多項(xiàng)式模型,可以很好地反映磁流變減振器工作時(shí)的滯回特性,便于磁流變半主動(dòng)懸架的控制研究.將實(shí)際等效阻尼引入狀態(tài)觀(guān)測(cè)器設(shè)計(jì)方法中,實(shí)時(shí)更新觀(guān)測(cè)器中懸架系統(tǒng)的參數(shù)矩陣,實(shí)現(xiàn)了對(duì)所需信號(hào)更為精確地估計(jì).仿真分析和硬件在環(huán)試驗(yàn)結(jié)果表明:提出的控制算法對(duì)提高汽車(chē)乘坐舒適性和控制車(chē)輛行駛過(guò)程中的俯仰和側(cè)傾都有較顯著的改善效果.具體而言,在所提出的控制算法中,磁流變懸架的車(chē)身加速度、俯仰角加速度和側(cè)傾角加速度均方根值分別降低了14.03%、18.26%和21.39%.說(shuō)明所設(shè)計(jì)的控制算法可以顯著優(yōu)化車(chē)身姿態(tài)并有效改善車(chē)輛乘坐舒適性.

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