基于ADAMS的主动悬架控制仿真研究

摘要

现代车辆设计更注重高速、舒适、安全、环保。悬架作为汽车行驶系的重要总成,对汽车的行驶平顺性和操纵稳定性有着直接的影响。
　　主动悬架能根据行驶条件实时调节悬架参数,使汽车在各种复杂行驶环境下保持良好性能。因此,主动悬架的设计成为汽车研究的一个重要内容。其研究主要集中于两个方面:其一探索改进主动悬架结构形式;其二是研究更高性能、高稳定性主动悬架控制器。本文研究的目标是后者:通过建立符合实际的车辆、路况等硬环境,运用计算机联合仿真技术,探索效果更佳的控制策略。
　　本文针对悬架系统非线性、时变的特点,以国产的某型号轿车悬架结构为对象,利用多体动力学仿真软件ADAMS建立1/4汽车主动悬架模型,解决了主动悬架精确力学模型建立的难题;避免了以往多数研究中运用主动悬架的简单线性数学模型而造成结论不能完全反映真实情况的问题。融合PID控制理论和神经网络控制理论的优点提出了神经网络PID控制策略。它利用神经网络控制器实现PID控制过程中kp、ki、kd三个参数的在线自整定,使主动悬架能够根据路况的变化自动地调整主动力。在MATLAB中编写该控制算法模块,借助ADAMS/Controls模块实现ADAMS和MATLAB的联合仿真。为验证其控制效果,与PID控制的主动悬架、被动悬架进行了对比研究。成果表明,本研究提出的神经网络PID控制能使常规主动悬架更有效地衰减车身振动和减少轮胎变形,显著地提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。

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第一章 绪论

§1.1 选题的意义和背景

§1.2 悬架系统的国内外研究现状

§1.3 主动悬架的发展趋势

§1.4 课题研究的目的与主要内容

§1.5 章节安排

第二章 主动悬架系统的机械建模

§2.1 多体动力学简介

§2.2 多体系统动力学分析软件ADAMS

§2.3 主动悬架机械模型的建立

§2.4 本章小结

第三章 神经网络理论基础

§3.1 人工神经元模型

§3.2 神经网络拓扑结构

§3.3 几种典型的神经网络

§3.4 神经网络的学习

§3.5 本章小结

第四章 神经网络控制PID控制

§4.1 神经网络控制概述

§4.2 常用神经网络控制结构

§4.3 PID控制原理

§4.4 基于BP神经网络的PID控制器设计

§4.5 RBF神经网络辨识器设计

§4.6 本章小结

第五章 主动悬架系统仿真设计及仿真结果分析

§5.1 仿真软件简介

§5.2 主动悬架联合仿真模型的建立

§5.3 悬架性能评价

§5.4 神经网络PID控制主动悬架仿真及结果分析

§5.5 本章小结

第六章 结束语

§6.1 结论

§6.2 展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士期间主要研究成果