江门升降车租赁， 新会升降车出租，蓬江升降车出租     怎么分析升降车上的气压式馈能悬架主动控制??        在仿真软件Matlab/Simulink操作界面建立，主要包括包括路面激励模块、被动悬架模块和主动悬架模块等三大部分，在B级路面输入下，运用不同的控制算法对悬架性能进行仿真分析。

           主动与被动悬架模型,   路面输入模型本文以某款升降车为研究对象，其行驶路面为B级路面，其路面不平度几何平均值为361064m。故在Matlab中建立路面模型。

         主动悬架和被动悬架模型，  在Simulink仿真界面建立主动和被动悬架仿真模型。主动控制和被动悬架车身加速度、悬架动位移和轮胎动行程的仿真曲线。主动控制下车身加速度幅值显著降低，峰值的均值降低42.8%。这说明悬架在主动控制下，能有效地降低由路面不平度引起的颠簸，改善升降车的行驶平顺性。主动控制下车身的振动频率略有增加，尽管仿真时域范围内车身的频率约增加12%，但仍然远离ISO-2631规定的人体对垂向振动的敏感频段，升降车的乘坐舒适性得以保障。主动控制下悬架动行程幅值有所降低，峰值均值降低约34.1%。尽管部分主动悬架振动峰值略高于被动悬架，但在主动控制下，悬架动挠度保持在-0.002—0.002m之间，不会出现突兀的峰值和谷值。大大降低了升降车钢板弹簧悬架冲击橡胶缓冲块的几率，提高平顺性和安全性。对于轮胎动位移，主动控制优化不明显。主动悬架和传动悬架频率基本一致，部分主动悬架振动峰值甚至略高于被动悬架，说明控制算法或悬架作动器的动作对轮胎的路面附着可能存在一定的负面影响。在主动控制下车身加速度、悬架动挠度等影响汽车平顺性的指标的峰值有所下降，提高了升降车的行驶平顺性。

  

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         随机路面输入下三种算法比较为了研究不同的控制算法对悬架动力学性能的影响，采用最优控制、基于层次分析的LQG控制、滑模控制算法设计悬架控制器并利用Matlab/Simulink对评价悬架动力学性能的指标进行了仿真.    三种控制算法下车身加速度的频率基本相同，但其中滑模控制存在的时滞问题更为明显；最优控制（LQG）的幅值最大，基于层次分析法（AHP）的LQG控制振幅最小，二者均值的比值约为0.572；综合考虑振动响应的幅值和频率，可以认为对于气压式的馈能悬架，基于AHP的LQG的算法具有最好的乘坐舒适性，层次分析法可为最优控制提供更加合理的权值，该方法对其他类似含权值的工程问题也有一定参考价值。三种控制算法下悬架动行程的频率基本相同，但其中滑模控制存在一定的时滞问题；三种控制算法的峰值大小也基本一致，其中滑模控制对悬架动行程的峰值调节效果较差，但三种控制算法下，悬架的动挠度保持在-0.0017—0.0021m，有效地降低了悬架动行程，提高了升降车的行驶平顺性和安全性。三种控制算法下车身加速度的频率基本相同，但滑模控制存在的时滞问题；最优控制（LQG）的幅值最大，滑模控制振幅最小，二者均值的比值约为0.852。基于层次分析法的LQG的算法有效地降低了升降车轮胎动位移的幅值，提高升降车的行车安全性，改善升降车操纵稳定性。

          在Matlab/Simulink操作环境下，建立了升降车的气压式馈能悬架模型，并采用最优控制、基于层次分析法的LQG控制和滑模控制三种算法对悬架的控制效果进行了仿真分析。仿真结果显示，主动控制能有效地改善升降车的行驶平顺性，提高升降车的操纵稳定性。在相同路面输入下，三种控制算法相比较，综合考虑振动响应的幅值和频率，基于层次分析法的LQG的算法显著地降低了车身加速度的幅值，表现出较好的乘坐舒适性，滑模控制表现出明显的时滞问题；三种控制算法对悬架动行程的调节均表现出较好的控制效果；基于层次分析法的LQG的算法有效地降低升降车轮胎动位移的幅值，提高了行车安全性，改善升降车的操纵稳定性。LQG控制和滑模控制对轮胎动位移的调节效果较差，可能对轮胎的路面附着可能存在一定的负面影响。

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