| 【中文题名】 | 基于大系统理论的半主动悬架控制器的设计与研究 |
| 【英文题名】 | Designment and Study of Semi-active Suspension Controller Based on Large-scale System Theory |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-9 |
| 【中关键词】 | 半主动悬架,控制器,大系统,递阶控制,模糊神经网络, |
| 【英关键词】 | Semi-active suspension,Controller,Large scale system,Hierarchical control,Fuzzy neural network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化元件、部件>> |
| 【论文摘要】 |
悬架系统是保证车辆乘坐舒适性和行驶安全性的重要组成部件。传统的被动悬架系统在协调车辆这两个性能方面存在着很大的局限性。近年来人们展开了对电子控制悬架的研究，以提高车辆悬架系统的综合性能。主动悬架系统虽然克服了被动悬架系统的缺陷，但是由于其制造和使用成本高昂，因此到目前为止尚未得到广泛应用。半主动悬架系统介于传统的被动悬架系统和主动悬架系统之间，既克服了被动悬架系统的缺陷，又降低了实现的成本，因而有着很高的研究价值和广阔的应用前景。目前，对半主动悬架及其控制系统的研究大多是基于四分之一悬架模型进行设计和试验的，改善的只是车辆的局部性能；只有少数是基于整车模型的，但普遍采用一个控制器控制一个车轮的方式，从而产生控制矩阵阶数过高、控制系统的计算时滞增加、相互协调能力差、稳定性得不到保证等问题，阻碍了半主动悬架系统的推广应用。本文结合大系统理论和智能控制技术，对半主动悬架控制系统作了进一步的研究与探讨。
首先，在充分了解半主动悬架控制系统需求的基础上，采用ARM LPC2138微控制器作为整个控制器的硬件核心。设计了相应的外围硬件电路，控制器具有实时信号采集和系统控制功能，根据采集的信号，确定步进电... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
6-7 |
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ABSTRACT |
7-12 |
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第一章 绪论 |
12-21 |
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1.1 本文研究的目的 |
12 |
|
1.2 车辆悬架的发展与分类 |
12-15 |
|
1.2.1 传统被动悬架 |
12-13 |
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1.2.2 主动悬架 |
13-14 |
|
1.2.3 半主动悬架 |
14 |
|
1.2.4 三种悬架性能比较 |
14-15 |
|
1.3 半主动悬架控制策略及大系统理论概述 |
15-18 |
|
1.3.1 最优控制 |
16 |
|
1.3.2 自适应控制 |
16-17 |
|
1.3.3 鲁棒控制 |
17 |
|
1.3.4 智能控制 |
17 |
|
1.3.5 大系统理论的发展及其应用 |
17-18 |
|
1.4 本课题研究的意义 |
18-19 |
|
1.5 论文研究的主要内容 |
19-20 |
|
1.6 本章小结 |
20-21 |
|
第二章 半主动悬架控制系统的硬件设计 |
21-34 |
|
2.1 系统的硬件结构 |
21 |
|
2.2 微控制器芯片的选择 |
21-25 |
|
2.2.1 LPC2138的特性 |
23-24 |
|
2.2.2 ARM7TDMI-S |
24-25 |
|
2.2.3 片内FLASH程序存储器 |
25 |
|
2.2.4 片内静态RAM |
25 |
|
2.3 信号采集与处理 |
25-29 |
|
2.3.1 传感器 |
26 |
|
2.3.2 电荷放大器 |
26 |
|
2.3.3 测量放大器 |
26-27 |
|
2.3.4 滤波器 |
27-28 |
|
2.3.5 采样保持器 |
28-29 |
|
2.3.6 A/D转换器 |
29 |
|
2.4 输出控制 |
29-32 |
|
2.4.1 步进电机及其驱动器 |
29-31 |
|
2.4.2 可调阻尼减振器 |
31-32 |
|
2.5 硬件的可靠性设计 |
32-33 |
|
2.6 本章小结 |
33-34 |
|
第三章 大系统理论及智能控制算法 |
34-64 |
|
3.1 大系统理论概述 |
34-37 |
|
3.2 大系统递阶控制 |
37-43 |
|
3.2.1 递阶控制的基本原理 |
37-38 |
|
3.2.2 非线性规划对偶问题 |
38-41 |
|
3.2.3 大系统递阶控制算法 |
41-43 |
|
3.3 智能控制理论 |
43-52 |
|
3.3.1 模糊控制 |
43-45 |
|
3.3.2 神经网络控制 |
45-50 |
|
3.3.3 模糊神经网络自适应控制 |
50-52 |
|
3.4 基于大系统理论的半主动悬架控制系统的设计 |
52-61 |
|
3.4.1 基于大系统的半主动悬架整车模型 |
52-55 |
|
3.4.2 整车大系统递阶协调控制 |
55-58 |
|
3.4.3 子系统模糊神经网络自适应控制 |
58-61 |
|
3.5 半主动悬架控制系统的稳定性分析 |
61-63 |
|
3.5.1 子控制系统稳定性 |
61-62 |
|
3.5.2 半主动悬架大系统稳定性分析 |
62-63 |
|
3.6 本章小结 |
63-64 |
|
第四章 控制系统软件设计 |
64-75 |
|
4.1 软件开发环境介绍 |
64-65 |
|
4.2 系统软件的整体结构 |
65-66 |
|
4.3 数据采集模块 |
66-68 |
|
4.3.1 数字滤波技术 |
66-67 |
|
4.3.2 A/D采集程序 |
67-68 |
|
4.3.3 工程量转换 |
68 |
|
4.4 大系统递阶协调控制模块 |
68-70 |
|
4.5 模糊神经网络控制模块 |
70-74 |
|
4.6 本章小结 |
74-75 |
|
第五章 半主动悬架控制系统试验研究 |
75-83 |
|
5.1 试验仪器、设备及方案 |
75-77 |
|
5.2 试验结果及分析 |
77-82 |
|
5.3 本章小结 |
82-83 |
|
第六章 结束语 |
83-85 |
|
6.1 全文总结 |
83 |
|
6.2 研究展望 |
83-85 |
|
致谢 |
85-86 |
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参考文献 |
86-91 |
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攻读硕士期间参加的科研项目和发表论文情况 |
91 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.385622 |
