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基于路面识别的阻尼多级可调半主动悬架控制设计与试验研究
| 论文题名： | 基于路面识别的阻尼多级可调半主动悬架控制设计与试验研究 |
| 关键词： | 车辆悬架系统;控制策略;路面识别;长短时记忆神经网络;模糊控制器 |
| 摘要： | 在车辆控制技术不断发展的背景下，车辆悬架系统能够改变自身参数有效改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性。阻尼多级可调半主动悬架系统凭借其低能耗、低成本和较高的性能改善，成为车辆悬架系统的研究热点。考虑路面信息的悬架系统控制策略成为悬架控制研究的新方向。本文以电磁阀式阻尼四级可调半主动悬架系统为基础，对基于车辆动力学响应的路面等级识别与车辆动力学控制进行研究，提升车辆综合性能。 首先，介绍了电磁阀式阻尼四级可调减振器的内部结构及工作原理，分析研究减振器力学特性，借助AMESim仿真软件建立减振器模型，对减振器阻尼特性进行了实验验证。在Matlab/Simulink中搭建了基于滤波白噪声的四轮路面输入模型、1/4车辆悬架模型与七自由度整车模型。 其次，针对路面识别问题，提出基于车辆动态响应的路面识别方法。通过对加速度信号时频域特征的分析，提出以固定时间周期内的加速度信号特征参数为输入的自适应模糊神经网络的方法和以加速度时序信号为输入的长短时记忆神经网络的方法，通过仿真对比两种方法的识别结果，同时，分析了长短时记忆神经网络方法的速度、阻尼、簧载质量的鲁棒性。 再次，分析不同等级路面与车速下，车辆系统对舒适性与操稳性的不同需求，划分不同行驶路况下悬架系统的控制目标，并通过遗传算法计算出不同路况下的最优控制阻尼。设计以路面等级和车速为输入的模糊控制器控制减振器电磁阀开闭，将车辆Simulink模型与减振器AMESim模型联合，进行了混合路面仿真和减速带激励仿真，验证了模糊控制器在不同路况下车辆性能的改善与阻尼输出的合理性。 最后，设计了半主动悬架系统控制系统，进行了阻尼四级可调半主动悬架的实车试验，验证了该悬架系统实车应用下在急减速、路面凸块工况的悬架性能，试验结果表明，车身俯仰角、加速度的峰值均获得明显改善。 |
| 作者： | 李杰 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张农 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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