肇庆高空车出租,肇庆高空车租赁, 肇庆高空车租赁公司 高空车的悬架的主动控制算法有哪几种?? 实现对高空车的悬架的主动控制离不开高性能的控制算法。目前,应用最广泛的控制理论有天棚阻尼控制理论、地棚阻尼控制理论、最优控制理论、自适应控制理论、模糊控制理论和滑模控制等理论。近年来,研究学者们对诸多控制算法进行了深入的研究,并将他们应用到高空车的主动控制中。
1.天棚阻尼和地棚阻尼控制理论, 天棚阻尼控制是一种通过控制簧载质量振动来改善高空车行驶平顺性的有效方法。当簧载质量的垂直绝对速度与簧载质量和非簧载质量之间的相对速度的乘积大于零时,输出控制力与簧载质量垂直绝对速度成正比;当乘积小于零时,控制力为零。因此在路面高频输入下该控制策略不但对车身姿态调整效果较差,还降低了载重高空车对路面的友好性。地棚阻尼控制理论提出将非簧载质量速度的比例量作为反馈作用于非簧载质量,有效地解决了天棚阻尼控制存在的问题。提出采用滤波器消除噪声对高空车绝对速度的影响,进一步提高了天棚阻尼控制的可靠性。虽然消除了噪声对天棚阻尼控制的影响,但绝对速度的测量难度较大,限制了该控制算法在高空车上的实际应用。
2.最优控制, 随着现代控制理论的发展,对悬架单一性能的控制已经不能满足用户的需求。最优控制方法考虑了更多的影响悬架性能的因素,因此对悬架综合性能的控制效果更好。目前,随机线性最优控制是实现悬架主动控制最常用的方法。假设悬架系统为线性的,路面输入为高斯分布的白噪声,悬架的状态均是可测的,将评价悬架性能的指标写成二次型的形式,通过调用Matlab中的LQR函数求出最优控制力,实现悬架的最优化控制。将线性最优二次型控制(LQG/LQR)理论用于悬挂的主动控制有效地改善了高空车的姿态,但对模型摄动的鲁邦稳定性的控制效果有时很差。针对LQG控制理论存在的问题,将鲁棒控制和LQG控制相结合的鲁棒最优控制理论,虽然悬架的性能有所下降,但系统的稳定性大大提高。为提高悬架对路面的适应性,引入非线性滤波理论,有效地解决了高空车对悬架刚度的需求问题。考虑到高空车行驶存在快慢两种模式,提出了一种奇异摄动理论与LQG理论组合的控制策略,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。LQG最优控制是目前国内主动悬架控制最常用的方法。将LQG控制应用于机械式馈能悬架/电磁7式馈能悬架的主动控制/半主动控制,在提高高空车的性能的同时回收部分振动能量;或将LQG控制理论与例如层次分析法、人工蜂群算法等其他控制算法相结合的改进的LQG控制算法,分析各个评价指标的重要性,明确加权系数,更有目的性的改善悬架的性能,满足高空车用户的需求。基于层次分析法的LQG控制通过重要性比较确定各评价参量的加权系数,降低了传统的最优控制算法对专家经验的依赖性,评价指标的加权系数更加合理,更具有科学性。
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3.自适应控制, 自适应控制是一种能实时根据外界输入信号做出相应调节的控制策略。自适应控制连续不断地接收悬架的反馈信息,进而对输出控制力进行调节,故自适应悬架系统对路面和环境的适应性要比使用其他控制算法的主动悬架要好很多。具备以上优点,将自适应控制应用于高空车的悬架的主动控制。但该控制算法对传感器的要求很高,结构复杂,实现悬架的控制难度较大,并且成本较大。限制了该控制算法在高空车的上的实际应用。
4.模糊控制, 模糊逻辑控制是一种特别擅长解决复杂系统控制问题的智能控制方法。它能够根据条件的变化,对输入变量的组合(形式)、隶属函数的参数及控制规则的数目进行自动调节。故不需要建立精确的数学模型,这就有效地避免了因建模误差而带来的控制效果差的问题。单一的模糊逻辑控制过分的依赖设计者的经验和知识积累,难以对单一悬架的实际情况进行分析控制,限制了该算法在实车上的应用。诸多研究者提出改进模糊控制的概念,其中应用最广泛的是变论域模糊控制。将其应用到悬架的主动控制上,研究表明该算法有效地改善了由单一模糊控制带来的问题。
5.滑模控制滑, 在设计滑模切换超平面时,忽略路面扰动;在设置滑模控制律时将路面扰动考虑在内。在提高滑模控制的抗外界干扰的能力的同时,又兼顾了悬架的性能改善。滑模变结构控制采用极点配置法对滑模切环超平面进行设计,依据滑模理论,采用自由递阶法对控制器进行设计,利用光滑函数减弱主动控制系统的抖振现象。通过仿真实验验证了所设计的滑模控制器的稳定性和该控制算法对系统性能改善的有效性。其中提出通过广义2H范数来确定滑模切换超平面,优化了传动LQG控制的反馈增益矩阵,使得滑模控制下的悬架动力学性能更加优越,更符合高空车实际行驶时的车身姿态。纵观国内外研究现状,先进的控制算法不仅能够有效地改善车身姿态,提高高空车的舒适性和路面适应性,还能够解决馈能悬架主动控制的能耗问题。载重货车较大的悬架动挠度、车身加速度和轮胎动位移,不但会对运输货物造成破坏,增加驾驶员的驾驶疲惫感,还可能对路面造成毁灭性的影响。因此,载重货车的主动控制意义重大。
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