ADAMSRail和MatlabSimulink1

1、第一部分 ADAMS/Rail和Matlab/Simulink联合仿真1. 在ADAMS/Rail中建立整车的机械模型并进行动力学仿真A. 建立车体模板1.首先建立一个测量车体横向加速度和垂向加速度的maker点。2.建立一个request，测量加速度。3.建立状态变量（State Variable）。4.把状态变量定义为output。B. 建立前转向架模板1. 先建立一个状态变量，使它的输入=0。2. 建立一个作动器左右function： 选用data element3. 定义状态变量为输入4. 保存C.动力学仿真整车模型建好后，进行动力学仿真D. 在controls模块中设置export参

2、数E. 再次进行动力学仿真2. 在Matlab/Simulink中建立控制模块，实现联合仿真（1）完成动力学仿真后MATLAB中的操作：a. 打开MATLAB，在左侧工作目录（ADAMS/Rail的工作目录要和Matlab/Simulink的工作目录一致）下打开acc.m文件，在ADAMS_init =' '的空白处写入file/command=acc_dyn.acf，保存。b. 在MATLAB的命令窗口中输入acc，再输入adams_sys，出现下图：复制adams_sub模块到新的空白simulink窗口，并在MATLAB/simulink中建立PID控制算法，保存，sim

3、ulation start仿真开始。第二部分 被动悬挂、主动悬挂和半主动悬挂的区别传统的车辆悬挂采用被动悬挂，被动悬挂由弹性元件和阻尼元件组成，其刚度和阻尼是在设计过程中确定下来的，在车辆运行过程中无法进行调节。被动悬挂具有一定的局限性。首先，由于被动悬挂系统的参数不随线路激扰变化，使其不能同时很好地满足车辆运行平稳性、稳定性和曲线通过性能对于悬挂参数的要求。其次，由于悬挂参数不能调节，就使得经过最优设计的悬挂只能对某一特定激扰条件产生最优响应，一旦激扰或车辆参数发生变化，减振性能就会恶化。主动悬挂实际上是一个闭环控制的动力驱动系统，通过合理调节输入到减振系统的能量来抵消来自外界的激扰，从而达

4、到减振的目的。主动悬挂的控制器按照某种设计好的控制方案、根据车辆状态和线路激扰状态实时确定出应该施加给车体的目标悬挂力，再由作动器直接施加给车体，实现对车体振动的控制。半主动悬挂采用阻尼特性可调的可控减振器为作动器，通过实时调节可控减振器的阻尼特性，间接地获得合理的悬挂力。1 传感器 2. 可调减振器 3. 作动器A. 被动悬挂 B. 主动悬挂 C. 半主动悬挂被动悬挂的悬挂参数在车辆运行过程中固定不变，不能根据线路不平顺和外界因素的状况适时进行调整，自适应性很差，只能在在一定条件下有效地衰减车体的振动，已不能满足高速列车的发展需要。从理论上说，主动悬挂能够实时地将某种指标下最优的悬挂力施加给

5、车体，其减振性能是“最优”的。但是主动悬挂的稳定性和可靠性难以保证，控制作用的实现需要消耗大量的能源；此外，成本过高也是限制主动悬挂应用到高速列车上的重要因素。半主动悬挂力的方向取决于悬挂两端的相对速度，大小依赖于可控减振器的参数可调范围，从理论上说不能实时地产生“最优”的悬挂力，减振效果不如主动悬挂好。但与主动悬挂相比，半主动悬挂具有很多优点：结构简单，成本低，能耗小，更重要的是在控制系统失效的情况下半主动悬挂能够自然转换为被动悬挂，确保列车的运行安全。半主动悬挂的减振效果要明显好于被动悬挂，能够满足高速列车的发展需求。第三部分 不同控制算法的比较近年来，现代控制理论的多种控制算法诸如：最优

6、控制、自适应控制及神经网络控制等已被应用于主动悬挂控制系统中。其中，应用最为广泛的一种是最优控制，然而，由于车辆的非线性、不确定性与构造最优控制器需要对系统准确建模相矛盾，最优控制器实际难以达到理想的要求。同样，单纯的自适应控制或神经网络控制为达到目标往往导致运算量大、实时性差。模糊控制由于无需精确的数学模型，因此成为迅速发展的一种新型控制方法。但是模糊控制器参数一经确定就不能改变，这样，对于时变的、非线性悬挂系统，会造成模糊控制规则粗糙，控制效果也难以达到最优。一些调整方法已用于提高模糊控制器的性能，例如基于遗传算法的主动悬挂模糊控制方法。然而这种优化方法是离线进行的。不能在线优化模糊控制器

7、的各种参数。PID控制属于直接数字控制一类的控制方式，它利用相对于控制误差(目标值受控值)的比例(Proportional)、积分(Imegral)、微分(Derivative)等三种动作来决定受控对象的操作量。这种控制方法是一种经典的基本控制方式，它很早就广泛地应用于连续时间系统的模拟控制器中。原因在于它具有以下优点：(1)原理简单，操作方便；(2)适应性强，可以应用于各种工业控制领域；(3)鲁棒性强，即控制效果对被控对象特性的变化不大敏感。PID控制中比例的作用是使应用系统的响应快，能迅速反映误差，从而减小误差，但比例控制不能消除稳态误差，比例控制的加大，会引起系统振荡加剧；积分控制的作用

8、是，能对误差不断的积累，输出控制量以消除误差，因而，只要有足够的时间，积分控制将能完全消除误差，但积分作用太强会让系统反应变慢，或者增大超调使系统不稳定；微分控制可以减小超调量，克服振荡，使系统的稳定性提高，同时加快系统的动态响应速度，减小调整时间，从而改善系统的动态性能。但它只在信号发生变化时才起作用，且它的加入使系统对扰动的抑制能力减弱，对扰动有敏感的影响。在连续时间的模拟控制器中所用的理想比例、积分、微分三种动作的特性可以用下式表示：式中K为比例增益；为积分时间；为微分时间；为控制误差；为控制器的输出，即控制量。PID控制也有局限性，对于大延迟系统和性能指标要求特别高的系统它就无能为力了

9、，这就需要考虑更先进的控制方法。模糊控制具有传统控制无法与之比拟的优点，其中主要是：(1)使用语言方法，可不需要掌握过程的精确数学模型，因为对复杂的生产过程很难获取过程的精确数学模型，而语言方法却是一种很方便的近似。(2)对于具有一定操作经验、而非控制专业的工作者，模糊控制方法易于掌握。(3)操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系，这些模糊条件语句很容易加入到过程的控制环节上。(4)采用模糊控制，过程的动态响应品质优于常规PID控制，并对过程参数的变化具有较强的适应性。(5)应用模糊控制能减少控制器的存储空间，降低成本；缩短主动悬挂的延时，使控制更加及时，提高悬挂系统的可靠性。模糊控制的

10、基本思想是将有经验的操作者对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF(条件)THEN(动作)”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。一般模糊控制算法包括：(1)定义模糊子集，建立模糊控制规则；(2)由基本的物理论域转变为模糊集合论域；(3)模糊关系推理合成，求出控制输出的模糊子集；(4)进行模糊判决，得出精确的控制量。模糊控制属于计算机数字控制的一种形式，因此，模糊控制系统的组成类似于一般的数字控制系统，其框图如下：模糊控制系统的一般结构模糊控制系统具有较好的鲁棒性，这是由模糊控制器内在的原理决定的。模糊控制的输入输出变量本身就是模糊化的，它不依赖于系统精确的物理参数。因此可以很好的适应系统的时变。磁流变半主动减振器磁流变减振器通常采用活塞缸结构，磁流变液的通路由位于活塞上的阻尼孔或单独的旁路构成，在磁流