液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension,HIS)系统油缸内泄会直接影响其动态性能,为保证HIS系统的抗侧倾性能,文章提出一种基于电磁阀平衡两侧油路油压的解决方法,并对其控制策略进行分析。首先建立HIS模型,分析油路压力差对电磁阀平衡时间的影响,并进行实验验证;然后采用模糊控制方法实现对电磁阀开闭控制,通过MATLAB/Simulink对车辆行驶状态仿真,验证所提出的控制策略的有效性;最后进行实车试验与仿真结果分析。结果表明,该文提出的电磁平衡阀控制方法能有效平衡油缸内泄造成的两侧油路油压差。

液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension,HIS)是一种非线性系统,运用机理分析法建模存在建模精度和速度不可兼得的缺点。为解决上述矛盾,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络对HIS系统进行建模的方法。首先,通过Simulink建立的液压互联悬架模型仿真获取网络的训练数据。其次,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;然后,两种建模方法对比验证GABP建模方法优点;最后,通过液压互联悬架台架实验获取实验数据,与神经网络训练结果进行比较分析。结果表明:在垂向模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为4.12%、2.27%、1.51%;在侧倾模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为7.64%、4.07%、4.35%。与机理建模法相比,GABP建模方法兼具较好的建模精度和速度。