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题名汽车电磁式主动悬架技术综述
被引量：12
- 1
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作者
殷珺
罗建南
喻凡
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机构
广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
上海大学机电工程与自动化学院
上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2020年第1期161-168,共8页
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文摘
电磁式主动悬架兼具控制精确、系统响应快和节能高效等优点,对悬架运动的控制能力强,可以显著提升车辆的舒适性和操稳性。随着新能源汽车、电控系统以及悬架减振技术的发展,电磁式作动器在汽车悬架系统上的应用开始受到关注。文中对汽车电磁式主动悬架技术的研究和应用现状进行回顾和分析,并对其应用前景进行展望。
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关键词
汽车主动悬架
电磁式作动器
永磁电机
能量回馈
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Keywords
automotive active suspension
electromagnetic actuator
permanent-magnet motor
energy regeneration
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分类号
U46
[机械工程—车辆工程]
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题名基于遗传算法的汽车主动悬架LQR控制研究
被引量：6
- 2
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作者
许伟
高远
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机构
四川工商职业技术学院
广西汽车零部件与整车技术重点实验室
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出处
《计算机与数字工程》
2019年第9期2212-2216,共5页
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基金
广西自然科学基金项目(编号:2013GXNSFAA019351)资助
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文摘
文章以汽车主动悬架为研究对象,借助牛顿第二定律,建立二自由度汽车非线性主动悬架动力学模型,首先将系统模型近似线性化,再以汽车性能指标中的车身振动加速度、悬架动挠度、轮胎形变和主动控制力构建二次型最优控制目标函数,设计了LQR最优控制器。其中为了提高控制器的设计效率和保证最优性能,控制器的加权系数由遗传算法全局搜索优化获得。仿真结果表明:相比于参数不可调的传统被动悬架系统,采用该控制方法的主动悬架能有效地改善车身垂直振动加速度、悬架动挠度和轮胎形变,进一步保证汽车乘坐的舒适性、驾驶的平顺性与安全性,能够为汽车主动悬架系统控制策略设计提供参考。
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关键词
汽车主动悬架
LQR控制
遗传算法
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Keywords
automotive active suspension
LQR control
genetic algorithm
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分类号
U463.33
[机械工程—车辆工程]
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题名汽车主动悬架系统发展研究综述
被引量：3
- 3
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作者
韩天龙
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机构
杭州职业技术学院
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出处
《机电产品开发与创新》
2012年第2期59-61,共3页
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基金
浙江省教育厅科研计划项目(Y201122582)
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文摘
简要介绍了几种汽车主动悬架系统的特点,阐述了各种控制策略及其优缺点,最后提出了主动悬架系统研究开发几点建议。
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关键词
汽车主动悬架系统
控制策略
发展现状
研究开发建议
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Keywords
automotive active suspension
the control strategy
the research status of development
the suggestion of research
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名专家控制半主动悬架系统动态特性分析
被引量：4
- 4
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作者
王存堂
刘烘托
谢方伟
张晋
丁二名
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机构
江苏大学机械工程学院
硅湖职业技术学院机械与汽车工程学院
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出处
《自动化与仪表》
2018年第3期1-4,13,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51675234)
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文摘
基于运动学理论,建立半主动悬架系统的动力学模型;通过对半主动悬架系统的特点及性能特性的分析,提出了专家PID控制半主动悬架系统,在Matlab/Simulink中实现专家PID控制器的设计。经过对比分析3种悬架系统的仿真结果 ,表明基于专家PID控制的半主动悬架系统可以显著地改善车辆的工作性能,验证了专家PID控制器的可行性和有效性。
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关键词
汽车半主动悬架
运动学理论
专家PID控制器
性能特性对比
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Keywords
automotive semi-active suspension
kinematics theory
expert PID controller
comparison of performance characteristics
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U463.33
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名汽车半主动磁流变悬架的自适应相对控制研究
被引量：4
- 5
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作者
杨建伟
孙守光
刘海波
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机构
北京建筑工程学院机电与汽车工程学院
北京交通大学机械与电子控制工程学院.北京
太原科技大学机械电子工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1951-1955,共5页
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基金
北京市属高等学校人才强教计划项目(PHR201106125)
北京市优秀人才培养资助项目(2010D005017000007)
+1 种基金
山西省青年学术带头人项目(20081066)
北京建筑工程学院博士启动基金(101001704)
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文摘
为了提高汽车的运行平顺性和操纵稳定性,以磁流变减振器为控制对象,提出了采用自适应神经网络相对控制方法的半主动悬架系统。在试验测试和理论分析的基础上,通过数据拟合得到磁流变减振器阻尼力的非线性Bingham模型,建立了基于该磁流变减振器的半主动悬架模型,并用该模型进行了自适应神经网络相对控制方法的研究。以模拟道路谱作为输入,以车身俯仰角加速度和车辆悬架前、后侧弹簧的垂向变形量之差作为控制量,把车身质心垂向加速度、前后悬架动行程作为评价指标来进行仿真研究。仿真结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善,且对运行工况的改变有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。
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关键词
车辆半主动悬架
磁流变减振器
自适应神经网络相对控制
试验研究
数值仿真
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Keywords
automotive semi-active suspension
MR damper
adaptive NN relative control
test study
numerical simulation
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分类号
U463-33
[机械工程—车辆工程]
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题名非确定因素下汽车半主动悬架的智能控制
被引量：3
- 6
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作者
王威
宋玉玲
王体春
崔立
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机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
南京航空航天大学机电学院
华东理工大学机械与动力工程学院
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出处
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期337-342,共6页
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基金
西北农林科技大学博士科研启动基金项目(2010BSJJ016)
中央高校基本科研业务费(QN2011141)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(51109180
51005114
50905061)
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文摘
以含磁流变阻尼器的1/4车辆非线性半主动悬架模型为研究对象,在充分考虑该非线性系统未建模动态的基础上提出了具体的神经网络与滑模变结构控制相结合的智能控制策略,有效抑制了悬架系统的振动,使车辆行驶的平顺性与舒适性得以提高。应用神经网络的在线学习能力对非线性动力学模型的不确定部分及外界未知扰动进行了神经网络估计,确定了未知函数的上确界,构造了控制系统的滑模变量并且合理设计神经网络的自适应规律使状态变量快速接近原点。通过稳定性分析证明了此种控制方法是全局渐近收敛的,并且对未建模动态具有强鲁棒性。数值仿真结果验证了该种控制方法的有效性,得到了阻尼器两端控制电压的变化规律。
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关键词
汽车半主动悬架
未建模动态
非线性振动控制
神经网络估计
滑模变结构控制
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Keywords
automotive semi-active suspension
unknown dynamic status
nonlinear vibration control
neural network estimate
sliding mode variable structure control
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分类号
O329
[理学—一般力学与力学基础]
U463.2
[理学—力学]
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