孙鹏远[1]2004年在《基于LMI优化的主动悬架多目标控制研究》文中认为先进汽车悬架的性能要求是：尽量使乘客或货物不受由路面不平度引起的震动的影响；抑制轮胎的振动以维持轮胎与路面间牢固、不间断的接触；保持悬架动行程在允许范围内以避免撞击限位块；同时，执行机构存在输出饱和，控制力不能超出阀值。然而上述诸性能要求之间是相互矛盾和制约的，例如降低车身加速度以提高乘坐舒适性意味着悬架动行程的增加；悬架一旦撞击限位块又会使得乘坐舒适性下降。因此，协调各冲突因素使车辆系统的总体性能达到最佳值一直是悬架系统设计的目标，也是其难点所在。控制界为解决这一问题已经基于不同的理论提出了大量方法，例如LQG控制，自适应控制，H∞ 控制和非线性控制等等。然而这些方法基本都是将全部性能要求加权后，合并为一个目标函数。对具体的实际问题，适当的权重选择并不容易。就我们研究的主动悬架半车系统而言，其被控输出包括两个性能输出（车身垂直加速度和车身俯仰角加速度），以及六个约束输出（前、后悬架的动行程，前后轮胎的动载荷和作动力）。如果将它们置于一个目标函数，设计者将不得不对八个权重系数加以选择和权衡，由于缺乏指导性的准则，其难度和工作强度不言而喻。实际上，经过仔细研究可以发现：车辆悬架系统的八个被控输出只有前两个要求“最小”，其余六个都是时域上的硬约束，只要满足在给定的范围内变化即可。基于这样的观察，考虑到车辆系统同时又是典型的不确定系统，我们以一种全新的观点，提出了将被控输出分为性能输出和约束输出两部分分别处理再整合的控制策略。于是汽车主动悬架控制就归结为一个约束鲁棒干扰抑制问题。相比之下，这样的问题描述更直观，更自然。论文中先后提出了两种以LMI形式给出的硬约束控制方法――不变域约束法和广义H2 约束法。在多目标LMI优化的框架下，我们推导了分别以此二种方法作约束，并分别以H∞ 性能和H2 性能为优化指标的混合控制算法。全部混合控制算法都可以将控制器的设计转化为求解以一组LMI作约束的半定规划问题。而且设计者仅需考虑很少的一、两个加权系数，就可以完成对主动悬架整体性能的 I
陈虹, 马苗苗, 孙鹏远[2]2006年在《基于LMI优化的主动悬架多目标控制》文中认为首先将汽车主动悬架的控制问题归结为有时域硬约束的鲁棒干扰抑制问题．在多目标控制框架下,基于线性矩阵不等式(LMI)优化技术,提出了一种H_2/广义H_2混合控制策略：利用广义H_2范数描述系统的时域硬约束,同时选择H_2范数最小化系统的性能输出,最终将系统的控制律归结为求解具有LMI约束的半定规划问题．以半车模型为例设计了主动悬架控制器,并给出了较全面的分析和仿真结论．最后利用快速原型(RCP)和硬件在回路仿真(HILS)一体化技术进一步验证所提方法的有效性和可行性．
刘树博[3]2010年在《基于新型优化算法的主动悬架鲁棒输出反馈控制研究》文中进行了进一步梳理悬架是车辆的重要组成部分,它对车辆的性能有着十分重要的影响。相对于传统的被动悬架而言,主动悬架对于改善车辆行驶平顺性和操纵稳定性具有重要的意义。本文结合吉林大学985二期工程“汽车工程科技创新平台”建设项目和教育部新世纪优秀人才资助计划项目“惯性调控主动/半主动悬架技术研究”,以提高车辆行驶平顺性和操纵稳定性为主要目的,对主动悬架鲁棒控制策略进行了深入系统的研究。针对以往鲁棒控制器复杂、实用性差等缺陷,本文研究了主动悬架鲁棒输出反馈控制问题。选取闭环系统的H∞性能和H2性能作为优化指标,基于双线性矩阵不等式(BMI)技术提出了鲁棒输出反馈控制器存在的充分条件,以保证主动悬架闭环系统具有一定的稳态和动态性能。本文首先对BMI优化问题的求解方法进行了研究,提出了将线性矩阵不等式(LMI)与差分进化算法(DE)相结合的新型优化算法(DELMI算法),而后将其应用于主动悬架鲁棒控制器的求解中;其次,对主动悬架的单目标和多目标输出反馈控制进行了研究,通过与以往主动悬架的对比验证了所提控制策略的可行性和有效性;最后,为了避免控制器摄动给系统带来的不利影响,对主动悬架的非脆弱H2/广义H2控制问题进行了研究。本文对所提出的控制策略逐一进行了公式推导,利用DELMI算法进行了实例设计,并从频域、时域和鲁棒性等方面对主动悬架的性能作了仿真与分析。由于主动悬架是由被动悬架和作动器组成,因此被动悬架的性能将影响到控制策略的选取以及主动悬架的最终性能。试验部分首先对被动悬架进行了性能测试,验证了被动悬架自身参数的不确定性,表明了采用鲁棒控制策略设计主动悬架的合理性;其次,针对主动悬架进行了基于dSPACE的实时仿真试验,结果进一步验证了所提出控制算法的有效性。本文的研究成果可为主动悬架控制技术的实用化提供参考。
罗铭刚[4]2007年在《基于LMI的半主动悬架多目标输出反馈控制研究》文中认为汽车悬架系统对提高汽车总体性能有着非常重要的意义,一直是近年来汽车工程领域研究的热点问题之一。高性能的悬架系统应该具备以下性能:尽量减小由路面不平度引起的振动对乘客的影响;抑制车轮的振动以维持车轮与路面间紧密、不间断的接触;保持悬架的动挠度变化在限位行程范围内。一般来说,汽车的平顺性与操纵稳定性是一对矛盾:平顺性要求悬挂质量加速度对于典型路面输入信号尽可能的小;操纵稳定性要求轮胎受力要尽可能地保持在一个常量水平,使轮胎较好的跟踪路面轮廓变化,尽可能地获得变化不大的轮胎变形。本文从协调平顺性和操纵稳定性的角度出发,针对模型参数的不确定性和外界扰动,研究一种性能良好,简单易行且鲁棒稳定的半主动悬架控制方法,旨在为汽车半主动悬架控制系统的软件开发提供优良的控制算法。选取路面垂直速度扰动到输出平顺性评价信号传递函数的H2范数为平顺性指标,路面垂直速度扰动到输出操纵稳定性评价信号传递函数的H∞范数为操纵稳定性指标,设计了基于LMI(线性矩阵不等式)算法的四分之一模型主动悬架和半主动悬架H2/H∞多目标输出反馈控制器,并验证了其有效性。设计了七自由度整车主动悬架系统集中和分布H2/H∞多目标输出反馈控制器,仿真结果表明,分布控制方法不但简单易行,而且以远远小于集中控制方法的能量消耗获得了与集中控制方法相当甚至更好的控制效果。在此基础上考虑半主动悬架阻尼力约束条件,研究了整车模型半主动悬架分布控制方法,并进行了仿真和分析。结果表明,与被动悬架系统相比,半主动悬架系统有效地抑制了汽车的振动,悬挂质量垂直、侧倾和俯仰叁个方向的加速度、轮胎的动载荷与悬架的动挠度均方根值都有明显降低,且设计的控制器具有较好的路面适应性,车速、悬挂质量、轮胎刚度发生变化时控制器能保持较好的控制效果。该方法的研究为汽车半主动悬架控制系统的进一步研究提供了较有价值的理论参考。
赵亮, 钟志华, 文桂林, 刘桂萍[5]2008年在《基于遗传算法的主动悬架多目标H_2/H_∞鲁棒控制》文中认为利用多目标遗传算法(μMOGA)并结合线性矩阵不等式(LMI)对四分之一主动悬架的混合H2/H∞控制的保守性进行了研究。利用多目标遗传算法对控制增益进行搜索,H2和H∞范数通过解矩阵不等式得到。将基于μMOGA/LMI优化得到的非支配解与多目标控制工具箱的结果进行比较发现:基于μMOGA/LMI的优化结果明显优于多目标控制箱优化结果。利用μMOGA/LMI对四分之一主动悬架进行设计,得到的主动悬架性能指标仿真结果明显优于被动悬架的性能指标。
孔英秀[6]2014年在《时滞相关非脆弱鲁棒静态输出反馈控制策略及其在主动悬架中的应用》文中进行了进一步梳理静态输出反馈(SOF)控制器因其结构简单而需要的在线计算工作量很少，从而可以降低控制器实现成本，但其求解较难。因此SOF控制器设计问题是控制理论和应用中最重要的研究焦点之一。众所周知，在包括车辆主动悬架在内的多种工程系统的设计过程中，被控对象的不确定性和系统的时滞是通常遇到的问题。容许控制器本身不确定性的非脆弱控制问题研究具有十分重要的理论和实践意义。在车辆主动悬架系统的设计中最重要的是控制策略，主动悬架的总体性能取决于控制策略。因此，为了改善车辆乘坐舒适性、行驶平顺性和操纵稳定性等性能，应该设计出性能良好的控制器。本文结合教育部新世纪优秀人才资助计划项目“惯性调控主动/半主动悬架技术研究”，针对具有输入时滞的不确定系统，直接而有效地设计时滞相关非脆弱鲁棒多目标SOF控制器，并通过应用于车辆主动悬架系统，验证本文所提出的设计方法在实际应用中的可行性和有效性。本文的研究工作内容包括以下几个方面：1)为了设计SOF控制器，提出了有效地求解双线性矩阵不等式（BMI）问题的新型PSO-DE/LMI优化算法，然后以车辆主动悬架H∞SOF控制和H2SOF控制为研究对象，验证了此算法的可行性和有效性。2)在多目标控制框架下，通过对混合H2/H∞控制问题、主动悬架H∞/L2-L∞SOF控制及H2/L2-L∞SOF控制的研究，进一步验证了基于PSO-DE/LMI优化算法的多目标SOF控制器设计方法的有效性。3)基于Lyapunov-Krasovskii方法以BMI形式分别提出了新的时滞相关鲁棒H∞SOF控制器和L2-L∞SOF控制器的存在条件，利用这些条件和PSO-DE/LMI算法设计了时滞相关鲁棒H∞/L2-L∞SOF控制器，通过将此方法应用于车辆主动悬架系统仿真分析，验证了控制器的控制效果。4)考虑到控制器本身的摄动，分别获得了BMI形式的时滞相关非脆弱鲁棒H∞SOF控制器和L2-L∞SOF控制器的存在条件，然后采用PSO-DE/LMI算法对主动悬架系统设计了控制器，并验证了得到的控制器的可行性和有效性。本文还通过在频域和时域中与以往的设计方法进行详细的对比分析，对所提出的控制器设计方法的有效性及实用性进行了验证。此外，针对车辆主动悬架系统，通过机械系统动力学仿真分析软件ADMAS与MATLAB/Simulink的联合仿真，进一步验证了所提出的控制器设计方法的有效性。
邹洲[7]2010年在《基于遗传算法的主动悬架多目标H_2/H_∞鲁棒控制》文中提出主动悬架作为未来汽车悬架系统的主要趋势,越来越受到关注与研究。然而,要充分发挥主动悬架的减震性能,需要建立合适的控制策略和设计合适的控制器,可以说控制技术是研究主动悬架的关键。论文针对主动悬架的关键控制技术开展了研究工作。对于解决主动悬架的控制问题,最难以处理的是平顺性与操纵稳定性的多目标优化。作为汽车悬架系统设计最重要的评价指标,他们是相互之间是冲突矛盾的。降低悬架系统弹簧的刚度会得到较好的舒适性,但是这时候悬架的动行程会加大,车体的幅度较大,不利于车辆的操作稳定性。而加大弹簧刚度,乘坐的舒适性又会降低。对于解决主动悬架多目标优化的问题,已经基于不同的理论有大量方法,这些方法大多是把车身垂直加速度、悬架行程、动静载荷比等性能一起作为优化的目标,选定权数,然后统一到一个目标函数中去优化。然而,这样车身加速度就可能达不到理想的效果。针对上面的问题,论文首先建立二自由度四分之一车主动悬架系统的数学模型,然后进行了约束H∞控制器的设计,并应用MATLAB中的LMI工具箱求解,并针对求解的结果进行了仿真与被动悬架对比。接下来,论文结合了H∞控制以及H2控制各自的优点设计了H2／H∞混合控制器的主动悬架,使得车身加速度在时域内有很好的效果,而且系统具有一定的鲁棒稳定性。利用LMI进行求解,并将仿真结果与约束H∞控制器进行了对比。最后,论文基于遗传算法对H2／H∞混合控制器进行了求解,仿真结果表明LMI的求解办法虽然有效快捷,但对于H2／H∞混合控制器的多目标问题求解时,有一定得保守性,而遗传算法对于处理难以解决的非线性多目标问题的时,有极强的寻优能力。因此,基于遗传算法的H2／H∞混合控制器对主动悬架能进行有效控制,不仅仅大大改善了汽车的平顺性,保证了操作的稳定性,并且具有较强的鲁棒性。
王刚[8]2017年在《电动汽车悬架系统主动控制策略研究》文中研究说明随着能源短缺及环境污染,开发电动汽车是一个有效的解决途径,电动汽车的NVH问题也是研发过程中的重要一环。作为电动汽车的最终驱动方式,基于轮毂电机驱动的电动汽车受到了广泛的关注。由于悬架非簧载质量的增加及电机不平衡力的产生,严重地影响了悬架舒适性及接地性。开关磁阻电机(SRM)具有高启动转矩、宽调速范围以及高效率等优点,已经被广泛地应用到轮毂电机驱动的电动汽车当中。由于不平衡电磁力和路面干扰的联合作用,传统的被动悬架舒适性较差。单纯地靠提高制造精度和装配精度来减小不平衡电磁力具有较大的难度。考虑到主动悬架的优势,设计电动汽车的主动悬架具有一定的应用前景,能同时抑制不平衡电磁力和路面不平度的联合作用。在主动悬架控制当中,控制算法的设计至关重要。在轮毂电机驱动的电动汽车主动悬架控制的研究当中,需要将不平衡电磁力视为外部干扰。目前,相关的研究较为少见。本文以开关磁阻电机驱动的电动汽车悬架为控制对象,研究主动悬架的控制策略。主要内容如下:首先建立了基于SRM的四分之一车悬架模型,研究了不平衡电磁力及路面干扰对悬架性能的影响。在此基础上,进一步建立了半车主动悬架模型,将路面干扰及不平衡电磁力视为外部干扰,研究了含信息结构约束的主动悬架静态输出反馈控制问题。提出了一个新的基于变量替换的静态输出反馈设计方法,含稀疏约束的初始可行解可通过单步线性矩阵不等式(LMI)优化直接求解。为了避免求解的不可行性,借助了状态反馈信息。同时也提出一个优化方法来得到保守性小的结果。第3章处理了主动悬架系统的鲁棒非脆弱有限频域输出反馈控制问题。控制目标为在给定频段内抑制外部干扰并保证时域的硬约束条件。为了增强控制器的可靠性,考虑了控制器的非脆弱性。首先应用广义Kalman-Yakubovich-Popov(GKYP)引理建立了新的有限频域H∞控制定理,其次,提出一个非迭代算法直接求解静态输出反馈控制器。不同于现存的迭代法,非迭代算法是简易的且有效的。最后给出了设计实例。第4章将有限频域控制方法推广到含路面预瞄信息的电动车主动悬架控制当中。首先建立了含路面预瞄信息的电动车主动悬架增广系统。其次,设计了有限频域线性参数变化(LPV)控制器。最后,通过仿真及试验验证了所提方案的有效性。第5章研究了含时变输入时滞的主动悬架静态输出反馈控制问题。提出了基于双凸组合的区间时滞相关H∞控制设计方法,采用单步法直接求解问题的可行解,极大地简化了设计过程。最后,通过数值实例验证了所提方法的有效性。针对含匹配及不匹配不确定性的非线性主动悬架系统,提出了基于超螺旋算法的滑模跟踪控制策略。为了调节悬架性能,设计了一个基于负加速度反馈的轨迹函数。使用一个拓展的超螺旋干扰观测器可以实时地补偿系统的未知内部动态。控制器仅需要加速度和悬架行程反馈,在实际中容易实现。仿真和试验结果验证了所提控制的鲁棒性。最后,对全文进行总结及展望。
李亚男[9]2016年在《基于D-K迭代法的改进实用型H_∞主动悬架控制策略研究》文中指出作为车辆最重要的组成部分,悬架系统能够在一定程度上隔离路面不平而引起的振动,保证轮胎与地面的接触力,直接决定了驾乘者的乘坐舒适性和操纵稳定性。被动悬架经历了近百年的历史,如今已经发展得较为成熟。虽然不同的悬架形式各具特色,但基本都是建立在经典的弹簧-阻尼器隔振系统基础上的改良,相关设计参数无法实时改变,隔振效果有限。主动悬架的兴起突破了这个限制,系统中添加的作动器在中央控制器的作用下能够对路面的振动和冲击做出主动反应,较好地抑制车体的振动。本文结合吉林省汽车产业发展专项资金项目“轿车惯性调控主动悬架研制开发”(项目编号:20112330),针对主动悬架的名义性能、鲁棒稳定性和鲁棒性能,在传统的H?控制器基础上,设计一种基于摄动空间D-K迭代法的改进实用型H?主动悬架控制器(即性能优良的低阶输出反馈?控制器)。并从时域和频域两个角度对比分析两种电液伺服主动悬架控制策略,证明改进方法的鲁棒性和可实现性。对于传统的H?控制器,文章首先从车辆操纵稳定性、行驶平顺性等角度出发,兼顾车体机械约束条件,以整车七自由度数学模型为研究框架,建立状态空间方程以及性能输出方程;其次,引入基于人体振动敏感频带的舒适性评价标准,将车辆的舒适性能作为优化目标,并使用线性矩阵不等式法描述七自由度主动悬架的H?控制器设计问题;再次,对输入输出向量进行频域加权,采用全状态反馈和输出反馈两种方式设计基于名义模型的传统H?控制器。对基于摄动空间D-K迭代法的改进实用型H?主动悬架控制器,首先使用线性分式变换对系统的不确定参数进行处理,充分考虑路面输入干扰以及状态信息获取的噪声干扰,建立含有摄动参数的闭环广义控制对象的数学模型;引入?分析和?综合等相关的数学理论,从小增益定理、系统鲁棒稳定性定理和鲁棒性能定理出发,以D-K迭代法为手段针对七自由度主动悬架的摄动模型,完成改进实用型H?控制器状态反馈和输出反馈的设计;最后采用Hankel范数最优降阶法对设计的高阶改进实用型H?控制器进行降阶,增强系统的可靠性和可实现性。在计算机仿真环节,利用Matlab/Simulink软件对悬架系统进行建模,以脉冲路面和随机路面轮廓输入作为激励,针对状态反馈和输出反馈两种形式,分别将被动悬架、针对名义模型设计的H?控制器、针对摄动模型设计的改进实用型H?控制器进行时域和频域对比分析,以验证改进实用型H?控制器的有效性。在实验环节,从机械系统,液压系统以及电控系统叁个角度来介绍主动悬架平台:包括车架的设计,执行器的安装,主动、被动切换原理,以及重要电路设计。在脉冲路面工况下分别对被动悬架、针对名义模型设计的H?控制器、针对摄动模型设计的改进实用型H?控制器进行汽车平顺性试验,并使用振动测量波谱仪检测车体的加速度信号状态。从而验证基于摄动空间D-K迭代法的改进实用型H?控制器(低阶输出反馈?控制器),在车辆乘坐舒适性、鲁棒性以及可实现性方面具有突出的表现。
马苗苗[10]2006年在《基于LMI优化的主动悬架鲁棒控制研究》文中提出悬架系统是汽车的重要组成部分,关系车辆振动与操控问题,悬架设计是车辆设计的重要组成部分。悬架系统的设计为控制理论的应用提供了一个广泛应用的研究领域。本文以四分之一车为对象,利用鲁棒控制理论与LMI(线性矩阵不等式)理论,进行主动悬架的分析与设计,使其满足车辆系统的性能要求。 本文首先给出了悬架系统的数学模型,利用鲁棒控制理论,将车辆在行使中的参数变化描述为系统的结构不确定性。本文以四分之一车模型为基础,考虑车辆的乘坐舒适性、稳定性与物理系统的约束,将主动悬架的控制问题归结为一个存在输出约束和控制约束的鲁棒干扰抑制问题。结合鲁棒控制和LMI理论,针对路面干扰输入的不同形式,分别以H_∞范数和H_2范数作为闭环系统性能的优化指标,利用可达集和状态空间椭球域的概念来捕获时域内的硬约束,进行控制系统的设计与分析,并对其进行了比较。前面主动悬架的设计是针对名义模型的,也就是设计时并没有考虑不确定性的因素,只能通过对设计结果进行分析来验证鲁棒性。随后,我们在控制器设计之初就考虑系统的不确定性因素,以H_∞范数作为闭环系统性能的优化指标,并基于系统耗散不等式和S-procedure,提出了一种能有效抑制被控输出,确保闭环系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的约束控制方法。 文章对所提出的控制策略逐一给出了设计实例,并分别从频域、时域、鲁棒性和保守性等方面作了分析与仿真,验证了算法的有效性。确保实时性的快速控制原形和硬件在回路仿真一体化实验结果进一步验证了结论的实用价值。
参考文献：
[1]. 基于LMI优化的主动悬架多目标控制研究[D]. 孙鹏远. 吉林大学. 2004
[2]. 基于LMI优化的主动悬架多目标控制[J]. 陈虹, 马苗苗, 孙鹏远. 自动化学报. 2006
[3]. 基于新型优化算法的主动悬架鲁棒输出反馈控制研究[D]. 刘树博. 吉林大学. 2010
[4]. 基于LMI的半主动悬架多目标输出反馈控制研究[D]. 罗铭刚. 重庆大学. 2007
[5]. 基于遗传算法的主动悬架多目标H_2/H_∞鲁棒控制[J]. 赵亮, 钟志华, 文桂林, 刘桂萍. 中国机械工程. 2008
[6]. 时滞相关非脆弱鲁棒静态输出反馈控制策略及其在主动悬架中的应用[D]. 孔英秀. 吉林大学. 2014
[7]. 基于遗传算法的主动悬架多目标H_2/H_∞鲁棒控制[D]. 邹洲. 武汉理工大学. 2010
[8]. 电动汽车悬架系统主动控制策略研究[D]. 王刚. 沈阳工业大学. 2017
[9]. 基于D-K迭代法的改进实用型H_∞主动悬架控制策略研究[D]. 李亚男. 吉林大学. 2016
[10]. 基于LMI优化的主动悬架鲁棒控制研究[D]. 马苗苗. 吉林大学. 2006
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