论文部分内容阅读
悬架系统是汽车最重要的几大总成之一，其主要作用是支撑车身，并吸收来自路面的冲击能量，改善驾驶人员及乘客的舒适性，悬架的性能直接影响了汽车的平顺性和操纵稳定性，所以，悬架系统的优劣对汽车而言至关重要，也是各大汽车制造商争相研究的重点。然而，传统被动悬架经过多年的发展，虽然技术已经相当成熟和完善，但受限于其结构形式，悬架性能提升余地有限，所以，人们便开始寻求新的悬架结构。半主动悬架的诞生对悬架的发展提供了一个更新、更有效的途径，因为突破了被动悬架的局限性，又克服了主动悬架成本高、耗能大的缺点，继而成为国内外研究的热点。不同于以往在数学系统模型中研究半主动悬架的方式，本文基于ADAMS建立了二自由度1/4汽车半主动悬架虚拟样机模型。同时，在借鉴国内外针对半主动及主动悬架的研究之上，通过对控制理论和优化算法的分析与比较，分别建立了半主动悬架PID控制方法和模糊PID控制方法。此外，针对模糊PID控制方法中存在的对于PID控制参数初始值选取过于主观、繁琐、精度不高的缺点，同时基于粒子群算法（PSO）规则简单、容易实现、收敛速度快、可调参数少的优势，在模糊PID控制方法的基础之上，提出基于粒子群算法（PSO）的模糊PID控制方法，并编写了粒子群算法（PSO）S函数程序。在MATLAB/Simulink中建立了基于以上三种控制方法的控制模型和随机、正弦信号两种路面输入模型，将半主动悬架的虚拟样机模型与以上三种控制模型及路面输入模型结合，构建ADAMS与Simulink的联合仿真平台。基于联合仿真平台，分别构建基于以上三种控制方法的半主动悬架仿真模型，最大限度模拟真实状况，并与传统被动悬架进行仿真分析比较。结果表明，相较于传统被动悬架，文中所提出的三种控制方法对悬架性能有明显的改善，且模糊PID控制方法比PID控制方法对于半主动悬架性能改善更为明显，而基于粒子群算法（PSO）的模糊PID控制方法又优于其他两种控制方法。