详情

原文传递基于立方体Stewart机构的车辆座椅振动半主动控制研究

论文题名：	基于立方体Stewart机构的车辆座椅振动半主动控制研究
关键词：	车辆座椅;磁流变液减振器;立方体Stewart机构;半主动控制
摘要：	商用车和非道路车辆通常在恶劣的工作条件下行驶，地面输入的振动激励较大。而此类车辆受应用环境影响，悬架的固有频率较高，无法有效衰减低频振动激励，严重影响车辆的乘坐舒适性。在车辆行驶过程中，驾驶员长期承受低频高强度振动，会造成疲劳驾驶，引发安全事故，甚至对驾驶员腰椎、脊柱、胸部、内脏器官造成损伤。因此对此类车辆设计专门的减振座椅悬架，提升驾驶员的乘坐舒适性成为亟待解决的问题。此外，商用车和非道路车辆在复杂路况中行驶时受到多个方向的振动激励，因此有必要开展车辆座椅的多维减振研究，使其能够衰减多个方向的振动激励。本文针对这一问题，进行了车辆座椅多维减振半主动控制研究。将可以实现半主动控制的磁流变液减振器与可以实现多维减振的立方体Stewart机构相结合，设计了一种以后者为主体，以前者为半主动控制机构的多维减振座椅平台，建立了相应的虚拟样机和试验样机模型，对其进行多维减振半主动控制研究，主要研究内容包括以下几个方面：　　(1)对立方体Stewart机构进行了运动学分析。采用运动学反解的方法，建立了立方体Stewart机构上、下平台中心位置位姿与各条支腿位姿之间的关系，实现了通过上、下平台中心位置的速度和角速度求出立方体Stewart机构中各条支腿的相对运动速度，从而使反馈控制参数的测量得到简化。　　(2)建立了磁流变液减振器的动力学模型。开展了磁流变液减振器阻尼特性试验，根据试验结果，引入Bouc-Wen模型完成了磁流变液减振器的动力学建模。试验和仿真结果表明，Bouc-Wen模型能准确反映磁流变液减振器的阻尼特性。为实现振动半主动控制，利用灰狼算法优化BP神经网络建立了磁流变液减振器的逆模型，实现了根据期望输出的阻尼力求解控制电流。与未优化的BP神经网络相比，优化后的神经网络减小了逆模型的误差，提高了控制电流的预测精度，能够准确根据期望阻尼力输出控制电流。　　(3)提出了一种基于灰狼算法优化的模糊天棚半主动控制算法。根据模糊控制中模糊参数难以准确选择的问题，以座椅上平台加速度为目标函数采用灰狼优化算法对模糊控制参数进行优化选择。建立了包含磁流变液减振器动力学模型的单自由度减振座椅悬架仿真模型和座椅试验样机，进行了半主动控制的仿真与试验研究。研究结果表明，相对于被动减振，半主动控制方法可以有效降低座椅悬架在低频区域的振动加速度响应，从而改善车辆的平顺性。　　(4)建立多维座椅减振平台的虚拟样机模型，并对仿真模型进行多自由度半主动控制研究。研究结果表明，使用半主动控制方法可以同时改善座椅平台垂直方向，水平方向和侧倾方向的减振性能。在论文模拟的随机路面激励下，三个方向的角加速度和加速度均比被动减振有着明显的降低。舒适性计权结果表明，采用半主动控制后，在论文模拟的随机路面激励下的座椅上平台各方向的总体加权加速度aw下降了19.7%。对多维座椅减振平台进行了试验研究，搭建了多维座椅减振平台的试验样机，开展了座椅多维减振验证试验。试验结果表明，本文提出的多维减振座椅悬架对多个方向的振动激励均可以实现减振。　　综上所述，论文搭建了以立方体Stewart机构为载体，以磁流变液减振器为控制机构的车辆多维减振座椅平台，建立了基于灰狼算法优化的模糊天棚半主动控制算法，实现了对座椅多维振动的半主动控制。研究结果表明，本文建立的半主动控制多维减振座椅平台可以有效降低座椅在多个方向上的振动加速度响应，改善车辆整体的驾乘舒适性。
作者：	马腾
专业：	动力工程及工程热物理
导师：	毕凤荣
授予学位：	博士
授予学位单位：	天津大学
学位年度：	2022