【正文】 他無論在理論上還是在實踐中，都給與我很大的幫助，使我得到不少的提高這對于我以后的工作和學習都有一種巨大的幫助，感謝他耐心的輔導。在我的十幾年求學歷程里，離不開父母的鼓勵和支持，是他們辛勤的勞作，無私的付出，為我創(chuàng)造良好的學習條件，我才能順利完成完成學業(yè)，感激他們一直以來對我的撫養(yǎng)與培育?；厥姿哪?，取得了些許成績，生活中有快樂也有艱辛。另外，我還要感謝大學四年和我一起走過的同學朋友對我的關心與支持，與他們一起學習、生活，讓我在大學期間生活的很充實，給我留下了很多難忘的回憶。郭謙功老師淵博的知識、嚴謹的作風和誨人不倦的態(tài)度給我留下了深刻的印象。經過這次畢業(yè)設計，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析問題的能力、合作精神、嚴謹的工作作風等方方面面都有很大的進步。作者簽名: 二〇一〇年九月二十日致 謝時間飛逝，大學的學習生活很快就要過去，在這四年的學習生活中，收獲了很多，而這些成績的取得是和一直關心幫助我的人分不開的。作者簽名: 二〇一〇年九月二十日盡我所知，除文中已經注明引用的內容外，本設計（論文）不含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。老師淵博的學識、嚴謹的治學態(tài)度和認真的工作態(tài)度使我深為敬佩和感動。將主動懸架、轉向、驅動和防抱死等系統(tǒng)聯合起來進行控制成為發(fā)展的熱點。(2) 計算機仿真研究具有突出要點，便于實現的優(yōu)點。3．利用 MATLABSIMULINK，對建立的基于主動懸架的 1/4 車體二自由度動力學模型進行了仿真研究，并對比被動懸架的仿真結果進行了分析。利用 MATLAB/SIMULINK，采用濾波高斯隨機路面激勵，對主動懸架的兩種控制模型進行了仿真研究。這樣既簡化了模型結構，降低仿真難度，又能得出比較可靠的仿真結果，便于分析控制器的控制效果。改善這一點也是以后需要繼續(xù)的工作。但是，從上圖也可以看出，有一部分性能指標的仿真幅頻響應效果不佳。得到最優(yōu)控制力的增益反饋系數矩陣K:k = +007 * ； ； ； ；利用MATLAB/。 本文采用福特Granada轎車模型參數[36]:由第二章所建立的七自由度整車運動學模型方程式與系統(tǒng)狀態(tài)方程可得到系統(tǒng)矩陣A，輸入矩陣B。相對于被動懸架系統(tǒng)可知懸架動撓度和懸架動載荷均有明顯的改善。 最優(yōu)控制力的響應曲線、懸架動擾度、輪胎動載荷的響應曲線的對比情況。E為系統(tǒng)閉環(huán)特征根。加權矩陣q和能量約束系數r取值，需要經驗積累和反復調試。 1/4車體二自由度被動懸架仿真建模選取1/4車體被動懸架結構及路面仿真參數[35]如下：1/4車身質量（簧載質量）=360kg 懸架剛度=20000N/m車輪質量（非簧載質量）=40kg 輪胎剛度=200000N/m懸架阻尼系數=1000kgB級路面不平度= 車速V=20m/s 下截止頻率=根據第二章建立的被動懸架運動學方程，： 1/4車體被動懸架仿真模型模型采用濾波白噪聲路面輸入，四個輸出分別是：車身振動加速度，懸架動撓度（），輪胎動變形（），輪胎動載荷。第4章 仿真與分析本章利用MATLAB/SIMULINK模塊，對被動懸架系統(tǒng)利用系統(tǒng)的幅頻特性，分析懸架性能在一定參數下的響應曲線。由于，將帶入上式中，轉化為狀態(tài)控制器調節(jié)問題，即： 同時令： Q為狀態(tài)變量的半正定對稱加權矩陣，N為兩種變量關聯性的加權矩陣，R為控制變量的正定對稱加權矩陣，矩陣K為反饋增益矩陣，矩陣P可由Riccati方程求得： 從而可以得出任意t時刻的作動器的最優(yōu)控制力: 本章闡述了最優(yōu)控制理論，介紹了線性最優(yōu)控制理論的基本原理。同時，為了降低控制能量的消耗，需對控制力進行約束。本文采用第二種方式，系統(tǒng)狀態(tài)完全可觀的充分必要條件是矩陣滿足： 的秩為n。線性定常系統(tǒng)可控性判別準則有兩種形式，一種是先將系統(tǒng)進行狀態(tài)變換，把狀態(tài)方程化為約旦標準型，然后根據陣，確定系統(tǒng)的可控性；另一種方法是直接根據狀態(tài)方程的系統(tǒng)矩陣A和控制矩陣 B，來確定系統(tǒng)的可控性。采用LQG理論的前提條件是懸架系統(tǒng)狀態(tài)空間描述(A，B)是可觀的，在選定測量輸出后 (C,A) 應該是可控的。此時，稱為狀態(tài)調節(jié)器問題。引入一個最優(yōu)控制的性能指標，即設計一個輸入量u,使得： 其中Q和R分別為對狀態(tài)變量和輸入變量的加權矩陣。以狀態(tài)空間理論為基礎的最優(yōu)控制算法是當前控制中采用最為普遍的控制器設計方法。第3章 隨機線性二次型最優(yōu)控制器主動懸架設計的兩個關鍵任務之一，就是尋找一個能夠為車輛提供良好的行駛平順性和操縱穩(wěn)定性的控制規(guī)律。本次建模依舊采取利用作動器代替阻尼器的做法，簡化模型的復雜程度和計算的難度。系統(tǒng)的運動學一階微分方程組為： 矩陣A,B,F均為已知矩陣，可由之前的動力學方程得到。利用simulink進行仿真建模，設置參數，即可得到被動懸架各個輸出量的的響應曲線。懸架的性能指標主要有三個：車身加速度、懸架動撓度和輪胎動載荷。從查找的文獻中可以發(fā)現一般有1/4車體的2自由度模型，包括簧載（懸置）質量和非簧載（非懸置）質量的垂直運動；1/2車體的4自由度模型，包括簧載質量的垂直運動、前后軸的2個非簧載質量的垂直運動以及俯仰運動；整車7自由度模型，包括簧載質量的垂直、俯仰和側傾運動和前后軸的4個非簧載質量的垂直運動；在整車7自由度模型基礎上增加一個座椅的垂直運動就構成了整車8自由度模型；其中包括懸掛上系統(tǒng)(車架和發(fā)動機)的六個自由度、前后橋的平動和轉動共四個自由度以及座椅和人體共三個自由度的整車13自由度模型[30]。濾波高斯白噪聲的隨機路面的輸入可以用下式來表示： 式中為路面不平度系數；V 為車輛前進速度；W為高斯分布白噪聲；是濾波器的下限截止頻率，若 取值為0，則濾波器為一積分環(huán)節(jié)，路面輸入為積分白噪聲；路面輸入的時間頻率是車速與空間頻率的乘積，本文中取= ，模型更接近真實路面。用譜函數描述路面的統(tǒng)計特性，僅與路面距離和表面粗造度有關，而與車速和時間無關，故空間譜函數描述路面特性具有唯一性。路面不平度是一個復雜的隨機過程，通常把路面相對于基準平面的高度q，沿道路走向長度L的變化q(L)，稱為路面縱斷面曲線或不平度函數，： 路面縱斷面曲線或不平度函數在測量不平度時，用水準儀測得路面縱斷面的不平度值，將測得的大量路面隨機數據通過計算機處理，得到路面不平度的功率密度或者方差等統(tǒng)計特性參數[29]。路面輸入大致可以劃分為沖擊作用和連續(xù)振動兩類。三種典型的且常見的懸架力學線性模型是:二自由度的四分之一車體模型。此外，一些由外部原因引起的振動也可以歸類為低頻振動，如車輛加速和制動、風致振動以及由車載設備等產生的變化力所引起的沖擊和振動。3)假定懸架行程足以大，工作時不會碰到限位裝置。所以，在研究用于隔振和減振的懸架模型時大都采用線性懸架模型。通常，進行懸架的概念設計和控制理論研究時，采用一維四分之一車體模型，它能較好的體現垂直振動的問題。懸架系統(tǒng)作為一個復雜的多自由度“質量一剛度一阻尼”振動系統(tǒng)，對其動力學特性進行精確的描述和分析是非常困難的。本章對懸架的分類進行了闡述，對比分析了被動懸架和主動懸架之間的性能。 3)利用軟件Mat1ab/Simulink構建出懸架系統(tǒng)控制仿真模型。本次題目主要對主動懸架的幾種控制策略進行研究,通過建立主動懸架的動力學模型，研究主動懸架的最優(yōu)控制策略，利用MATLAB/SIMULINK軟件對所建立的模型進行仿真實驗,并對比分析此種控制策略的控制效果。雖然主動懸架控制系統(tǒng)已在國外應用于實車，但其市場普及依然存在很大困難，這主要有兩個方面的原因：一是成本太高；二是能量消耗過大。 神經網絡控制神經網絡是一個由大量處理單元 ( 神經元) 所組成的高度并行的非線性動力系統(tǒng)， 其特點是可學習性和巨量并行性． 故在車輛懸架振動控制中有廣泛的應用前景。模型參考自適應控制的原理是當外界激勵條件和車輛自身參數狀態(tài)發(fā)生變化時，被控車輛的振動輸出仍能跟蹤所選定的理想參考模型。后者主要由兩部分組成： 一個是參數估計器，另一個是控制器。目前預見控制仍以線性時不變系統(tǒng)為對象，而車輛參數的時變性和非線性對系統(tǒng)性能的影響，還未見文獻加以研究[21]。Palmeri P S等人[19] 用譜范數方法對全主動懸架進行了研究，控制器已安裝于實車，并取得了有效的實驗數據，指出使用H∞控制器可以大大算段控制時間和降低能量消耗[20]。線性最優(yōu)控制是建立在系統(tǒng)較為理想模型基礎上，采用受控對象的狀態(tài)響應與控制輸入的加權二次型作為性能指標，同時保證受控結構動態(tài)穩(wěn)定性條件下實現最優(yōu)控制。在國內，丁科等人對主動懸架的神經網絡控制進行了研究[13]。在過去的幾十年中．國內外許多學者在主動懸架控制理論方面進行了大量的研究。 在軍用車輛方面，由于越野和高速行駛的需要，所以使用主動懸架的愿望更為迫切。1989年豐田Celica車型上裝置了真正意義上的主動油氣懸架系統(tǒng)[10]。特別是現代控制理論中對最優(yōu)控制、 自適應控制、 模糊控制、 人工神經網絡等的研究[7], 不僅在理論上取得令人矚目的成績, 同時已開始應用于汽車懸架系統(tǒng)的振動控制, 使懸架系統(tǒng)振動控制技術得以快速發(fā)展。 課題研究背景汽車懸架性能是影響汽車行駛平順性、操縱穩(wěn)定性和行駛速度的重要因素。半主動懸架在產生力的方面近似于被動懸架，但是半主動懸架的阻尼系數或剛度系數是可變的。從減少能量消耗的角度考慮，一般情況下也保留1個與作動器并聯的傳統(tǒng)彈簧，用來支持車身的靜載質量。根據作動器響應帶寬的不同，主動懸架又分為帶寬主動懸架和有限帶寬主動懸架，在有些文