d级轿车磁流变半主动悬架状态灰预测模糊控制研究

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1、—————————————————————D级轿车磁流变半主动悬架状态灰预测模糊控制研究—————————————————————MagnetorheologicalSemi-activeSuspensioncontrolStrategywithGreypredictionandFuzzyforDclassvehicle————————————作者姓名：禚帅帅领域（方向）：汽车地面系统分析与控制指导教师：李静教授类别：工程硕士答辩日期：2015年5月24日摘要D级轿车磁流变半主动悬架状态灰预测模糊控制研究近年来电子控制技术的

2、飞速发展使满足人们对提高汽车乘坐舒适性和操纵稳定性的要求成为可能。而阻尼可调的半主动悬架，凭借其结构简单、价格便宜、对提高汽车平顺性和操纵稳定性效果明显等优点得到了广泛关注。与此同时，电控悬架的控制策略以及如何消除控制的滞后性成为电控悬架领域研究的热点问题。本文结合“某企业自适应电控悬架研究开发”项目，针对磁流变半主动悬架的运动状态预测方法和减振器阻尼力控制策略展开研究。分别设计了基于灰预测的前轴簧载质量运动状态预测算法、基于轴间预瞄的后轴簧载质量运动状态预测算法、基于神经网络的俯仰运动和侧倾运动预测算法。在此基础上，本文重

3、点设计了用于磁流变半主动悬架阻尼力控制的变论域模糊控制策略，并分别搭建了Carsim/Simulink联合仿真平台和dSPACE硬件在环试验平台。最后根据典型工况下离线仿真数据和硬件在环试验数据对磁流变半主动悬架状态灰预测模糊控制算法进行了控制有效性分析。具体内容包括：1)在利用滤波白噪声法建立连续随机路面高程激励数学模型和离散脉冲路面高程激励数学模型的基础上，搭建路面激励的Simulink模型并生成相应路面的激励数据。基于MTS850减振器试验台测试课题组自行研制磁流变减振器的示功特性和速度特性，并根据测试数据建立了精度可

4、以达到99.9%以上的磁流变减振器多项式模型及其逆模型。2)设计了用于预测前轴簧载质量运动状态的灰预测算法，用于预测后轴簧载质量运动状态的轴间预瞄算法，用于预测俯仰角运动状态和侧倾运动状态的神经网络算法。提出了用于磁流变半主动悬架阻尼力控制的自适应变论域模糊控制算法。结合预测算法与自适应变论域模糊控制算法搭建基于平顺性和操稳性两种工作模式半主动悬架控制的Simulink模型。3)基于Carsim整车模型、路面激励模型、半主动悬架状态灰预测模糊控制模型搭建了半主动悬架控制仿真平台。对随机不平、垂直脉冲输入、紧急减速、阶跃转向以

5、及转向制动五种典型工况进行了半主动悬架状态灰预测模糊控制仿真验证，仿真结果表明基于状态灰预测模糊控制的半主动悬架较被动悬架获得了更好的乘坐舒适性和操纵稳定性。I4)选择了合适的硬件设备并根据其电气特性建立了相应的软件接口，结合之前搭建的软件模型和dSPACE实时仿真系统搭建了硬件在环试验台。对五种典型工况进行了对半主动悬架状态灰预测模糊控制有效性的验证，硬件在环试验数据表明状态灰预测模糊控制对改善半主动悬架汽车平顺性和操稳性效果明显。关键词：磁流变半主动悬架，状态灰预测，变论域模糊控制，硬件在环试验IIAbstractMag

6、netorheologicalSemi-activeSuspensioncontrolStrategywithGreypredictionandFuzzyforDclassvehicleInrecentyears,therapiddevelopmentofelectroniccontroltechnologiesmakesitpossibletomeetpeople’srequirementsonvehicleridingcomfortandhandlingstability.Withitssimplestructure,c

7、heapprice,beingabletoimprovevehicleridecomfortandhandlingstability,forceadjustabledampingsemi-activesuspensionhasgainedextensiveattentionsamongresearchers.Atthesametime,researchesoncontrolstrategiesandhowtoeliminatethecontrollagginghavebecomehotissuesinthedisciplin

8、eofelectroniccontrolledsuspension.Thispaperisbasedonaresearchanddevelopmentprojectofadaptiveelectroniccontrolledsuspension.Thepurposeistostudymot