In this paper, a self-tuning optimal control algorithm is proposed to retain the optimal performance of an active suspension system, when the vehicle has some time varying parameters and parameter uncertainties. We consider a 2 DOF time-varying quarter car model which has the parameter variation of sprung mass, suspension spring constant and suspension damping constant. Instead of solving algebraic riccati equation on line, we propose a neural network approach as an alternative. The optimal feedback gains obtained from the off line computation, according to parameter variations, are used as the neural network training data. When the active suspension system is on, the parameters are identified by the recursive least square method and the trained neural network controller designer finds the proper optimal feedback gains. The simulation results are represented and discussed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.144-147
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2000
In this paper, ANFIS intelligence control of a semi-active suspension system is investigated. The strength of the ER damper is controlled by a high voltage power supply. This paper deals with a two-degree-of-freedom suspension using the damper with ERF for a quarter vehicle system. The control law for semi-active suspensions modeled in this study is developed using passive and ANFlS control method. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ERF damper has good performances of ride quality
This paper presents a complex stochastic wheelbase preview control method of a motorcycle suspension based on hierarchical modeling method. As usual, a vehicle suspension system is controlled as a whole body. In this method, a motorcycle suspension with five Degrees of Freedom(DOF) is dealt with two local independent 2-DOF suspensions according to the hierarchical modeling method. The central dynamic equations that harmonize local relations are deduced. The vertical and pitch accelerations of the suspension center are treated as center control objects, and two local semi-active control forces can be obtained. In example, a real time Linear Quadratic Gaussian(LQG) algorithm is adopted for the front suspension and the combination of the wheelbase preview and LQG control method is designed for the rear suspension. The results of simulation show that the control strategy has less calculating time and is convenient to adopt different control strategies for front and rear suspensions. The method proposed in this paper provides a new way for the vibration control of multi-wheel vehicles.
A control algorithm for multi-stage dampers is developed based on the mode skyhook control concept, and implemented on the full vehicle system environment. The test vehicle system is equipped with the real time controller, four-stage variable dampers and sensors. The real time controller is developed using a digital signal processor(DSP), digital I/O, A/D and D/A converters. The dampers are driven by the electromagnetic actuators of less than 20 msec response time. The sensors include accelerometers, relative displacement transducers, and steering wheel rate sensors, etc. Through a series of tests in laboratory and proving ground, the performance of the semi-active suspension system is evaluated and it is shown that the vehicle dynamic characteristics is improved with the developed damping system. Futhermore, the parameter tuning methods to enhance vehicle dynamic performance are propsoed.
Park, Ho;Hahn, Chang-Su;Rhee, Meung-Ho;Roh, Byung-Ok
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.11
no.1
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pp.97-103
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2002
In the determination of control laws of semi-active suspension system, optimal control theory is applied, which used in the design of fully active suspension system and in the performance index sense. Optimal semi-active control laws are designed, and the computer program is developed fur estimation of performance In the time and frequency domain. It is certified that in the semi-active control system, it is desirable to minimize the spring constant and damping coefficient as possible in the given constraints. The effect of performance improvement which is almost equal to fully active type is obtained.
In this paper, we design a Linear Quadratic Gaussian(LQG) controller for active suspensions. We can improve the inherent suspension problem, trade-off between the ride quality and the suspension travel by selecting appropriate weights in the LQ-objective function. Using an optimization-algorithm, Evolution Strategy(ES), we find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle's state variables. The frequencies and proper control gains are used for the neural network data. During a vehicle running, the trained on-line neural network is activated and provides the proper gains for non-trained frequencies.
This paper studies a semi-active suspension with ER damper controlled Fuzzy Net Controller designed GA(Genetic Algorithm). Apparent viscosity of ERF(Electro-Rheological Fluid) can be changed rapidly by applying electric field. Semi-active suspension for ground vehicles are expected to improve ride quality with less vibration. This paper deals with a two-degree -of-freedom suspension using the ER damper for a quarter vehicle system. In this paper, the GA is applied for generating Fuzzy Net Controllers. The GA designs the optimal structure and performance of Fuzzy Net Controller having hybrid structure. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ER damper has good performances of ride quality.
The Output feedback linear quadratic regulator control is applied to the design of active suspension system using 7 DOF full car model. The performance index reflects the vehicle vertical movement, pitch and roll motion, and minimization of suspension stroke displacements in the rattle space. The elements of gain matrix are approximately decoupled so that each suspension requires only local information to generate the control force. The simulation results indicates that the output feedback LQ controller is more effective than purely passive or full state feedback active LQ controllers in following the road profile at the low frequency range and suppressing the road disturbance at the high frequency ranges.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.121-126
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2006
In the recent years, the development of computer-controlled suspension dampers and actuators has improved the trade-off between the vehicle handling and ride comfort, and has led to the development of various damper control policies. The skyhook control is an effective control strategy for suppressing vehicle vibration. In this study, a fuzzy skyhook control is proposed and tuned by a genetic algorithm to improve ride comfort. The proposed fuzzy skyhook control is applied to a quarter-car model in order to compare its performance with continuous skyhook suspensions. To obtain optimized fuzzy skyhook control, scale factors and in-out membership functions are tuned by a genetic algorithm. The simulation results show that the fuzzy skyhook control offers more effective suspension performance over the continuous skyhook control.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1997.04a
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pp.394-399
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1997
This paper presents a new concept of a semi-active suspension system for a commercial vehicle seat. The proposed suspension system features an ER(electro-rheological) damper which can produce continuously tunable damping forces by control electric fields. A dynamic model of the ER damper is first achieved by incorporating Bingham property of the ER fluid, followed by the formulation of governing equations of motion for the suspension system. A sliding mode controller is then designed on the basis of the hyper-plane sliding mode scheme. The effectiveness of the proposed control system is evaluated by investigating control performance for vibration isolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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