为了减小车辆振动,提高车辆乘坐舒适性和操纵稳定性,将惯容器与非线性能量汇相结合,构建惯容非线性能量汇(Nonlinear Energy Sink Inerter,NESI),并将其运用于车辆悬架和座椅悬架,进一步提出一种基于遗传算法的无模型自适应控制方法(Mod...为了减小车辆振动,提高车辆乘坐舒适性和操纵稳定性,将惯容器与非线性能量汇相结合,构建惯容非线性能量汇(Nonlinear Energy Sink Inerter,NESI),并将其运用于车辆悬架和座椅悬架,进一步提出一种基于遗传算法的无模型自适应控制方法(Model-free Adaptive Control,MFAC)。研究了采用MFAC方法的耦合NESI的车-座椅系统在路面随机激励下的动态特性,并与被动系统和比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制系统进行对比。结果表明,与车-座椅被动系统相比,采用MFAC方法的车-座椅系统的车身垂直加速度与座椅垂直加速度均方根值在低中高车速下都显著减小;与PID控制相比,车身垂直加速度、座椅垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷均方根值在低、中、高车速下都有所降低。展开更多
文摘中低压直流配电系统中直流变压器(DCtransformer,DCT)常采用模型预测控制(model predictive control,MPC)来改善系统的动态响应特性,但其参数依赖性强与传输功率不均衡是限制MPC发展的关键性因素。为此提出了一种无模型预测控制(modelfreepredictivecontrol,MFPC)方法,其具备参数不敏感与传输功率自均衡的优势。首先,建立双有源桥(dual active bridge,DAB)的超局部模型,通过辨识模型中的集总扰动,来实时计算无源器件与未建模部分参数,提高了控制系统的鲁棒性。然后,将集总扰动与输入均压集成到输出电压的离散模型,在不增加额外计算量的情况下,提高了DCT在参数不匹配工况下的输出电压精度与功率均衡能力。最后,搭建了一套120V/600W的实验样机,验证了所提控制方法的有效性和优越性。
文摘为了减小车辆振动,提高车辆乘坐舒适性和操纵稳定性,将惯容器与非线性能量汇相结合,构建惯容非线性能量汇(Nonlinear Energy Sink Inerter,NESI),并将其运用于车辆悬架和座椅悬架,进一步提出一种基于遗传算法的无模型自适应控制方法(Model-free Adaptive Control,MFAC)。研究了采用MFAC方法的耦合NESI的车-座椅系统在路面随机激励下的动态特性,并与被动系统和比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制系统进行对比。结果表明,与车-座椅被动系统相比,采用MFAC方法的车-座椅系统的车身垂直加速度与座椅垂直加速度均方根值在低中高车速下都显著减小;与PID控制相比,车身垂直加速度、座椅垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷均方根值在低、中、高车速下都有所降低。
