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基于免疫粒子群算法的轿车液压半主动悬架系统的应用研究

作　者: 王玉勤
导　师: 王幼民
学　校: 安徽工程大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 半主动悬架最小二乘法参数辨识粒子群优化免疫算法作动器
分类号: U463.33
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着技术的进步和人民生活水平的提高,人们对汽车的操纵稳定性和行驶安全性的要求也越来越高,如何提高汽车的安全性和舒适性已成为现代汽车研究的重要课题之一。本课题旨在通过免疫粒子群控制算法对麦弗逊式半主动悬架的动态特性进行研究,反复调试得出悬架系统的免疫粒子群控制技术,以提高系统的动态特性和稳态特性,改善其乘坐舒适性和行驶稳定性,为中高级轿车的液压半主动的悬架产品研发提供参考依据。本文首先对悬架的分类和结构进行分析,选取具有普遍应用性的麦弗逊式半主动悬架系统作为研究对象。参考有关文献,首次建立了三自由度1/4车体悬架的数学模型,该模型集成了纵向减振模型和侧向减振模型,推导出悬架动力学方程和状态方程。接着运用ADAMS软件建立了半主动悬架系统的实体模型,鉴于悬架系统数学模型和实体模型的误差,采用最小二乘法对悬架各参数进行辨识,得出新的辨识参数。辨识后的ADAMS输出响应曲线与MATLAB输出曲线基本吻合,为悬架系统控制策略的研究做好了准备工作。首次研究出适合悬架系统的免疫粒子群控制算法,设计出免疫粒子群控制器,并将该控制方法用于悬架系统的控制中。仿真结果表明,与未加控制的悬架系统相比,基于免疫粒子群算法的半主动悬架系统的动态特性得到了有效地改善,提高了系统抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性。将仿真结果与悬架系统的模糊控制系统和最优控制系统进行比较,结果表明,半主动悬架系统的免疫粒子群控制品质好于模糊控制和最优控制。采用ADAMS和MATLAB联合仿真来校验免疫粒子群算法对半主动悬架系统控制策略的准确性,结果显示,基于联合仿真的悬架系统模型和数学模型的的仿真响应曲线基本趋于吻合,可见,所设计的免疫粒子群算法的控制策略是准确可行的。最后,设计了惯性通道式半主动悬架作动器,建立了力学控制模型,并推导出数学模型。为了研究惯性通道截面积的改变对系统动态特性的影响,运用MATLAB软件对系统进行仿真,结果表明：(1)在低频时,系统的动阻尼和动刚度变化较大,在高频时,各值逐渐变小并趋于稳定,可以为半主动悬架系统提供低频大阻尼力和高频小阻尼力。(2)随着惯性通道截面积的增加,作动器的动刚度和动阻尼峰值也随之增大,可见,惯性通道截面积的大小对系统动态特性影响较大。(3)在高频阶段力传递率基本趋于吻合,可以大大降低车辆在不平路面行驶时引起的振动,提高行驶的平稳性。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-16
第1章绪论  16-24
  1.1 课题产生的背景  16
  1.2 选题的目的和意义  16-17
  1.3 国内外轿车半主动悬架的研究现状和发展趋势  17-22
    1.3.1 国内外半主动悬架研究现状  17-18
    1.3.2 半主动悬架系统的传统控制策略  18-20
    1.3.3 半主动悬架的发展趋势  20-22
      1.3.3.1 对半主动悬架装置的结构特性研究  20-21
      1.3.3.2 智能控制策略的研究  21-22
  1.4 本文的研究思路  22
  1.5 本文的研究内容和结构  22-23
  1.6 本章小结  23-24
第2章建立麦弗逊式半主动悬架系统数学模型  24-32
  2.1 悬架系统的组成和分类  24-27
    2.1.1 悬架的组成  24-25
    2.1.2 悬架的分类  25-26
    2.1.3 麦弗逊式半主动悬架系统  26-27
  2.2 建立麦弗逊式半主动悬架系统模型  27-31
  2.3 本章小结  31-32
第3章半主动悬架实体模型及其参数辨识  32-49
  3.1 ADAMS介绍  32
  3.2 ADAMS软件理论基础  32-35
    3.2.1 自由度  32-34
    3.2.2 坐标系  34
    3.2.3 系统动力学方程的建立  34-35
  3.3 ADAMS软件在汽车工程方面的应用  35
  3.4 基于ADAMS/View建立麦弗逊式半主动悬架模型  35-41
    3.4.1 麦弗逊式半主动悬架结构分析  35-37
    3.4.2 设置工作环境  37
    3.4.3 建立悬架模型  37-39
    3.4.4 模型检验  39
    3.4.5 悬架仿真  39-41
  3.5 悬架系统参数辨识  41-48
    3.5.1 最小二乘法辨识基本原理  42-43
    3.5.2 最小二乘递推算法  43-48
      3.5.2.1 最小二乘递推算法的原理  43-45
      3.5.2.2 悬架系统参数辨识仿真  45-48
  3.6 本章小结  48-49
第4章半主动悬架系统的免疫粒子群控制研究  49-74
  4.1 免疫算法  49-53
    4.1.1 生物免疫系统的概念  49-50
    4.1.2 人工免疫算法的基本原理  50-51
    4.1.3 人工免疫算法应用  51-53
  4.2 粒子群优化算法  53-55
    4.2.1 粒子群优化算法基本原理  54
    4.2.2 粒子群优化算法的缺陷与改进策略  54
    4.2.3 粒子群优化算法在自动控制中的应用  54-55
  4.3 免疫粒子群算法(IPSO)  55-65
    4.3.1 免疫粒子群算法基本原理  55-56
    4.3.2 基于免疫粒子群算法的PID控制器设计  56-57
    4.3.3 半主动悬架系统仿真与分析  57-65
  4.4 半主动悬架系统的模糊控制和最优控制  65-71
    4.4.1 悬架系统的模糊控制  65-69
      4.4.1.1 模糊控制基本原理  65-66
      4.4.1.2 模糊控制器的设计  66
      4.4.1.3 模糊PID控制器的设计  66-67
      4.4.1.4 悬架系统的模糊PID控制器设计  67-69
    4.4.2 悬架系统的最优控制  69-71
      4.4.2.1 最优控制的基本理论  69-70
      4.4.2.2 悬架系统的二次型优化设计  70-71
  4.5 基于模糊控制和最优控制的悬架系统仿真与分析  71-73
  4.6 本章小结  73-74
第5章基于ADAMS和MATLAB的半主动悬架系统控制仿真研究  74-83
  5.1 ADAMS和MATLAB联合仿真  74
  5.2 基于联合仿真的轿车液压半主动悬架系统控制仿真  74-81
    5.2.1 模型和参数确定  74-75
      5.2.1.1 悬架系统虚拟样机建立  74
      5.2.1.2 免疫粒子群控制算法实现  74
      5.2.1.3 路面输入信号的确定  74-75
    5.2.2 导出悬架系统控制参数  75-76
    5.2.3 导入悬架系统模型  76-77
    5.2.4 建立联合仿真控制模型  77-81
  5.3 本章小结  81-83
第6章惯性通道式半主动悬架作动器的设计与研究  83-89
  6.1 半主动悬架作动器的设计原理  83
  6.2 惯性通道式作动器的力学模型  83-86
  6.3 半主动悬架作动器参数确定和仿真分析  86-88
    6.3.1 参数确定  86
    6.3.2 惯性通道截面积对作动器动态特性的影响分析  86-88
  6.4 本章小结  88-89
第7章结论与展望  89-92
  7.1 本论文完成的工作  89-90
  7.2 本论文相关工作的进一步展望  90-92
参考文献  92-96
附录A(读研期间发表的论文)  96-97
致谢  97

基于免疫粒子群算法的轿车液压半主动悬架系统的应用研究

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