控制主动悬架模型基于自由度悬架模型利用
大小:1.5MB
价格:17积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:VmcwFQcvdd
更新日期:2025-09-22

基于Simulink模型的PID控制主动悬架系统研究与实践:性能提升与驾驶舒适性优化,基于Simulink的PID控制主动悬架模型设计与性能验证:提升驾驶舒适性并优化路面响应,pid控制主动悬架模型

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
56.94KB
2.jpg
140.84KB
3.jpg
44.21KB
4.jpg
83.3KB
悬架系统优化控制主动悬架模型的探索与实践在汽车工程.txt
2.02KB
控制主动悬架模型一引言随着汽车.txt
1.72KB
控制主动悬架模型分析在当今汽车技术飞速发展.html
464.03KB
控制主动悬架模型分析在汽车工程领域主.html
464.24KB
控制主动悬架模型分析在车辆工程领域主动悬架技术日.html
462.42KB
控制主动悬架模型基于自由度悬架模.html
461.88KB
控制主动悬架模型解析驾驶舒适性与稳定性控制随着科技.txt
2.21KB
控制在主动悬架系统中的应用摘要本文基于自由度.doc
2.39KB
控制是一种常见且广泛应用的控制算法可以通过调整.txt
2.01KB
文章标题基于控制算法的主动悬架模型研究摘要本文基.txt
1.65KB

资源内容介绍

基于Simulink模型的PID控制主动悬架系统研究与实践:性能提升与驾驶舒适性优化,基于Simulink的PID控制主动悬架模型设计与性能验证:提升驾驶舒适性并优化路面响应,pid控制主动悬架模型基于2自由度(1 4)悬架模型,利用pid反馈控制算法,降低车身加速度,提高车辆的驾驶舒适性。simulink模型对比了主 被动悬架的响应结果,验证了pid控制器控制效果,模型中包含c级路面和阶跃路面等。matlab代码包含绘图功能,可以方便的绘制出悬架的各种性能指标。资料中有matlab代码,simulink模型和介绍资料(自制),包括详细的建模过程和算法内容。,pid控制; 主动悬架模型; 2自由度悬架模型; pid反馈控制算法; 降低车身加速度; 提高驾驶舒适性; simulink模型对比; c级路面; 阶跃路面; matlab代码绘图功能; 详细建模过程; 算法内容,基于PID控制的主动悬架模型:优化驾驶舒适性的Simulink仿真与Matlab实现
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90402713/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90402713/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PID<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">控制在主动悬架系统中的应用</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">:</span>本文基于<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">2<span class="_ _0"> </span></span>自由度<span class="ff3">(<span class="ff1">1 4</span>)</span>悬架模型<span class="ff3">,</span>利用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">PID<span class="_ _0"> </span></span>反馈控制算法<span class="ff3">,</span>在主动悬架系统中降低车身加</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">速度<span class="ff3">,</span>提高车辆的驾驶舒适性<span class="ff4">。</span>通过<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _0"> </span></span>模型对比主动和被动悬架的响应结果<span class="ff3">,</span>验证了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">PID</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制器的控制效果<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff3">,</span>我们提供了配套的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>代码<span class="ff3">,</span>能够方便地绘制出悬架的各种性能指标</div><div class="t m0 x1 h3 y5 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着汽车工业的不断发展<span class="ff3">,</span>车辆的驾驶舒适性成为了一个重要的竞争因素<span class="ff4">。</span>而悬架系统作为车辆的重</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">要组成部分<span class="ff3">,</span>在提高驾驶舒适性方面发挥着重要作用<span class="ff4">。</span>传统的被动悬架系统往往无法满足各种路况下</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的驾驶需求<span class="ff3">,</span>因此主动悬架系统逐渐受到关注和应用<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">主动悬架系统的建模</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span>2<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">自由度<span class="ff3">(</span></span>1 4<span class="ff3">)<span class="ff2">悬架模型</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在主动悬架系统中<span class="ff3">,</span>我们采用了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">2<span class="_ _0"> </span></span>自由度<span class="ff3">(<span class="ff1">1 4</span>)</span>悬架模型<span class="ff4">。</span>该模型由车体质量块<span class="ff4">、</span>车轮质量块<span class="ff4">、</span>弹</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">簧和阻尼器组成<span class="ff4">。</span>其中<span class="ff3">,</span>车体质量块和车轮质量块之间通过弹簧连接<span class="ff3">,</span>同时弹簧和阻尼器在系统中起</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">到调节作用<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff2">悬架系统建模过程</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们首先利用<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _0"> </span></span>对主动悬架系统进行建模<span class="ff4">。</span>建模过程中<span class="ff3">,</span>我们考虑了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">C<span class="_ _0"> </span></span>级路面和阶跃路面等</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">不同路况下的悬架响应<span class="ff4">。</span>通过调整模型中的参数<span class="ff3">,</span>我们能够得到不同条件下悬架系统的响应结果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span>PID<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">反馈控制算法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PID<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">控制是一种经典的反馈控制算法<span class="ff3">,</span>在悬架系统中也得到了广泛的应用<span class="ff4">。</span></span>PID<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">控制器通过不断调整</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">输出信号<span class="ff3">,</span>使得系统的实际输出与期望输出尽可能接近<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在主动悬架系统中<span class="ff3">,<span class="ff1">PID<span class="_ _0"> </span></span></span>控制器通过对车体加速度的反馈控制<span class="ff3">,</span>实现对悬架系统的调节<span class="ff4">。</span>具体而言<span class="ff3">,</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PID<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">控制器通过调整阻尼器的刚度和阻尼系数<span class="ff3">,</span>使得车体加速度尽可能接近设定值<span class="ff3">,</span>从而提高车辆的</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">驾驶舒适性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">模型对比与控制效果验证</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们通过<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _0"> </span></span>模型对比了主动和被动悬架系统在不同路况下的响应结果<span class="ff4">。</span>实验结果表明<span class="ff3">,</span>主动</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">悬架系统通过<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">PID<span class="_ _0"> </span></span>控制器的调节<span class="ff3">,</span>能够显著降低车身加速度<span class="ff3">,</span>并提高驾驶舒适性<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制策略:优化动态性能与抗干扰能力,永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制策略:优化动态性能与抗干扰能力,永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制S

永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制策略:优化动态性能与抗干扰能力,永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制策略:优化动态性能与抗干扰能力,永磁电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制STA-SMO能够克服传统SMO的抖振现象,但传统算法收敛时间较长, 且该时间仅与观测器增益系数和系统扰动上界有关. 因此STA-SMO虽然在滑模面附近具有强抗扰能力, 但当系统因扰动而远离滑模面 时, 观 测 器 无 法 迅 速 回 到 滑 模 面 上。 因此 采用一种改进的超螺旋滑模观测器永磁同步电机无位置传感器控制,该观测器在传统STA-SMO的基础上增加了观测误差的线性项, 增强了系统模态趋近过程的动态性能和抗干扰能力,核心关键词:永磁电机;改进超螺旋滑模观测器;无位置传感器控制;STA-SMO;抖振现象;收敛时间;观测器增益系数;系统扰动上界;抗扰能力;动态性能。,改进超螺旋滑模观测器:永磁电机无位置传感器控制的抖振抑制与快速收敛策略

1.14MB20积分

轴承模型(二维圆柱、二维球与三维深沟球)网格化:Ansys仿真模拟与学习资源包,基于二维圆柱与球模型及三维深沟球有限元网格的Ansys仿真学习资料,助力小白快速上手,内含prepost教程与模型操作指

轴承模型(二维圆柱、二维球与三维深沟球)网格化:Ansys仿真模拟与学习资源包,基于二维圆柱与球模型及三维深沟球有限元网格的Ansys仿真学习资料,助力小白快速上手,内含prepost教程与模型操作指南,轴承(二维圆柱和二维球模型)和三维深沟球有限元模型画好网格,可直接拿去ansys仿真计算,适合小白学习上手较快。以上都是博主学习过程中的一部分成果,保证真实有效。可以看到轴承的动态受力图。另外,资料夹提供详细帮助文档包括prepost详细使用教程,以及本人自写的prepost安装教程和安装包。以及打开模型的基本操作。模型计算结果已删除,是建立好的模型,可以根据自己的需求添加工况,接触参数设置等。,核心关键词:轴承模型; ANSYS仿真计算; 有限元模型网格; 动态受力图; 详细帮助文档; 模型基本操作; 工况设置; 接触参数。,轴承有限元模型及ANSYS仿真资料包

1.89MB24积分

COMSOL多层结构超声检测技术:基于汉宁窗调制正弦信号的模型介绍与固体力学场位移替代超声激励的应用,COMSOL多层结构超声检测技术:基于汉宁窗调制正弦信号的模型介绍与固体力学场位移替代超声激励的应

COMSOL多层结构超声检测技术:基于汉宁窗调制正弦信号的模型介绍与固体力学场位移替代超声激励的应用,COMSOL多层结构超声检测技术:基于汉宁窗调制正弦信号的模型介绍与固体力学场位移替代超声激励的应用,COMSOL—多层结构超声检测模型介绍:激励信号为汉宁窗调制的正弦信号,中心频率为1MHz,用固体力学场的指定位移来代替超声激励。,COMSOL;多层结构;超声检测;汉宁窗调制;正弦信号;中心频率1MHz;固体力学场;指定位移;超声激励。,COMSOL模型:多层次结构中正弦激励信号的超声检测模型

1.93MB44积分

基于Simulink与Carsim联合仿真的车辆纵向队列控制研究与实战指导手册:MPC应用、多车队列仿真及文件使用指南,基于Simulink与Carsim联合仿真的纵向车辆队列控制研究:MPC应用与多

基于Simulink与Carsim联合仿真的车辆纵向队列控制研究与实战指导手册:MPC应用、多车队列仿真及文件使用指南,基于Simulink与Carsim联合仿真的纵向车辆队列控制研究:MPC应用与多车队列仿真实践指南,基于simulink和carsim联合仿真纵向车辆队列控制及更多队列控制欢迎询问关于MPC等相关问题多车队列联合仿真报错问题帮助联合仿真入门和队列研究包含carsim文件、simulink文件、word使用手册,基于simulink;carsim联合仿真;纵向车辆队列控制;MPC相关问题;多车队列联合仿真报错;帮助入门和队列研究;carsim文件;simulink文件;word使用手册,基于Simulink与CarSim联合仿真:多车队列控制技术与应用指导手册

752.8KB10积分