[article]
Titre : |
A Frequency-Adaptive Multi-Objective Suspension Control Strategy |
Titre original : |
Stratégie Multi Objective Adaptative de Commande de Suspension de Fréquence |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Jianbo, Lu, Auteur |
Année de publication : |
2006 |
Article en page(s) : |
700-707 p. |
Note générale : |
Génie Mécanique |
Langues : |
Anglais (eng) |
Mots-clés : |
Stratégie de FAMOS Commande suspension Suspension multobjective Fréquence adaptive Manipulation Simulation |
Index. décimale : |
629.8 |
Résumé : |
This paper studies a new FAMOS strategy for suspension control. FAMOS stands for frequency-adaptive multi-objective suspension. This strategy adjusts the control law based on certain frequency information and achieves a balanced ride and handling performance. It contains a road profile identifier, several multi-objective control laws which optimize a mixed H2/H[infinity] performance index based on different performance preferences, and an adaptive law based on the frequency contents estimated from the identified road profile. The strategy is applied to a quarter car suspension control and the simulation results show that the achieved performance is better than many existing results.
Cet article étudie une nouvelle stratégie de FAMOS pour la commande de suspension. FAMOS représente la suspension multi-objective fréquence-adaptative. Cette stratégie ajuste la loi de commande basée sur certaine information de fréquence et réalise un tour équilibré et exécution de manipulation. Elle contient une marque de profil de route, plusieurs lois multi-objectives de commande qui optimisent un index mélangé d'exécution de H2/H [infini] basé sur différentes préférences d'exécution, et une loi adaptative basée sur le contenu de fréquence estimé à partir du profil identifié de route. La stratégie est appliquée à une commande quarte de suspension de voiture et les résultats de simulation prouvent que l'exécution réalisée est meilleure que beaucoup de résultats existants. |
En ligne : |
jlu10@ford.com |
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 3 (Septembre 2004) . - 700-707 p.
[article] A Frequency-Adaptive Multi-Objective Suspension Control Strategy = Stratégie Multi Objective Adaptative de Commande de Suspension de Fréquence [texte imprimé] / Jianbo, Lu, Auteur . - 2006 . - 700-707 p. Génie Mécanique Langues : Anglais ( eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 3 (Septembre 2004) . - 700-707 p.
Mots-clés : |
Stratégie de FAMOS Commande suspension Suspension multobjective Fréquence adaptive Manipulation Simulation |
Index. décimale : |
629.8 |
Résumé : |
This paper studies a new FAMOS strategy for suspension control. FAMOS stands for frequency-adaptive multi-objective suspension. This strategy adjusts the control law based on certain frequency information and achieves a balanced ride and handling performance. It contains a road profile identifier, several multi-objective control laws which optimize a mixed H2/H[infinity] performance index based on different performance preferences, and an adaptive law based on the frequency contents estimated from the identified road profile. The strategy is applied to a quarter car suspension control and the simulation results show that the achieved performance is better than many existing results.
Cet article étudie une nouvelle stratégie de FAMOS pour la commande de suspension. FAMOS représente la suspension multi-objective fréquence-adaptative. Cette stratégie ajuste la loi de commande basée sur certaine information de fréquence et réalise un tour équilibré et exécution de manipulation. Elle contient une marque de profil de route, plusieurs lois multi-objectives de commande qui optimisent un index mélangé d'exécution de H2/H [infini] basé sur différentes préférences d'exécution, et une loi adaptative basée sur le contenu de fréquence estimé à partir du profil identifié de route. La stratégie est appliquée à une commande quarte de suspension de voiture et les résultats de simulation prouvent que l'exécution réalisée est meilleure que beaucoup de résultats existants. |
En ligne : |
jlu10@ford.com |
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