基于Vi-CarRealTime的ADD-SH半主动悬架控制策略的建模与仿真

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控制策略是半主动悬架的设计中的重要环节。但在学术领域,多数研究成果并没有实车验证,而真正推向市场的控制策略更是凤毛麟角。针对这些现状,本文首先分析了当前半主动悬架在工程实现过程中的难点。并结合工程实际,将车身垂向速度观测器,ADD-SH控制策略以及控制策略参数试验优化作为研究的主题。无论是天棚控制控制这样的经典半主动悬架控制,还是模糊控制,神经网络控制这样的智能控制往往都需要车身的垂向速度作为控制系统的输入量。所以车身垂向速度观测器设计是半主动悬架控制的基础。但车身垂向速度无法直接通过传感器直接获得,需要设计状态观测器来实现。而对于状态观测器而言,准确的参考模型无疑是性能的保障。考虑到传统的悬架模型以路面起伏作为输入,而该信号无法直接获取。新的参考模型将轮胎动载荷作为输入,使得观测器参考模型的性能大大提升,同时消除观测器引入的高系统反馈增益。为提高参考模型精度,本文使用系统辨识的手段拟合参考模型与实车曲线,使参考模型贴合实际悬架系统的响应。考虑多方面因素,本文将ADD-SH控制策略作为半主动悬架的控制策略。本文首先运用整车7自由度模型的仿真了ADD-SH在不同的工况下的表现,验证了该控制策略的有效性。本文基于某车型ADAMS模型生成精确的Vi-CarRealTime模型,完成基于Vi-CarRealTime的仿真模型搭建,同时该模型考虑了CDC减振器的阻尼特性范围与轮胎模型等模型细节。基于以上模型仿真了在不同工况下,ADD-SH控制策略的控制性能,并对比了安装被动减振器下的车辆平顺性指标。由于原ADD-SH控制没有对控制参数进行优化,没有考虑算法在不同工况下的适应性。本文运用试验优化思想,建立了路面等级,车速与ADD-SH控制参数对车身垂向加速度均方根值的响应面模型,并运用该模型求解出不同车速与路面等级下的最优的控制策略参数。并将最优的控制参数作为2D表格插入的控制算法中,融入状态观测器,完成ADD-SH算法的改进,并对比了被动悬架与改进ADD-SH控制的性能提升。最后,本文展望了半主动悬架未来的发展方向。
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