为寻求车辆半主动座椅悬架控制策略使其达到较好的减振效果,对应用磁流变液阻尼器的汽车座椅悬架进行了建模研究。利用BP神经网络的自适应学习功能,通过采集偏差信号对传统PID控制策略的控制参数进行实时在线整合,使得座椅悬架具有更强的适应性和更好的减振效果。在MATLAB/Simulink工具箱建立了人-座椅-车七自由度的系统仿真模型,对比PID控制策略以及被动模型,验证了该控制方法的可行性与有效性,能够减小驾驶员在车辆行驶过程中,由路面经座椅悬架传递至驾驶员头部的振动的幅值和加速度。

设计一种基于汽车运动-模态的液压互联悬架模糊切换控制策略,利用主要汽车运动模态能量作为实时控制目标实现能量的均衡分配。首先建立汽车悬架动力学模型,然后设计运动-模态识别方法以及切换控制策略,针对汽车车身垂向、车身俯仰以及车身模态设计3个不同的模糊控制器,建立整车仿真平台以及在四通道悬架试验台上进行试验,分别验证该主动悬架系统的有效性。结果表明,此新型的主动互联悬架可以有效降低俯仰运动以及侧倾运动,从而起到防侧翻的效果,悬架操纵性能得到提高。