基于ISD模型的車載減振平臺(tái)主動(dòng)控制研究

摘" 要： 在復(fù)雜路況上行駛的救護(hù)車，車上的病人會(huì)受到多個(gè)方向的振動(dòng)激勵(lì)，且在豎直方向主要受到低頻大振幅的振動(dòng)。針對(duì)以上問題，提出采用Stewart減振平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)六個(gè)自由度振動(dòng)的衰減，并借鑒慣容器?彈簧?阻尼（ISD）模型中的慣容器具有通高頻、阻低頻，以及彈簧具有通低頻，阻高頻的隔振特性，來改進(jìn)一種主動(dòng)反向加速度補(bǔ)償算法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)平臺(tái)各方向進(jìn)行可持續(xù)低頻大振幅減振。同時(shí)系統(tǒng)以回中位能力和減振能力為指標(biāo)，采用粒子群算法對(duì)控制系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后利用SimMechanics模塊搭建Stewart平臺(tái)進(jìn)行實(shí)際工況模擬仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，車載減振平臺(tái)針對(duì)低頻大振幅激勵(lì)具有良好的減振能力，并且相比傳統(tǒng)的SD模型算法，改進(jìn)后的基于ISD模型算法的減振能力提高了12.4%。

關(guān)鍵詞： ISD模型； 主動(dòng)減振； 多維減振； 低頻大振幅； Stewart機(jī)構(gòu)； 粒子群算法

中圖分類號(hào)： TN876?34； TP272" " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " " 文章編號(hào)： 1004?373X（2024）22?0057?07

Research on vehicle vibration damping platform active control based on ISD model

Abstract： In the ambulance driving on complex road conditions， the patients on board will be stimulated by vibration in multiple directions， and the vertical direction is mainly affected by the vibration of low frequency and large amplitude. To solve the above problems， a Stewart vibration damping platform is proposed to attenuate the vibration of six degrees of freedom. An active reverse acceleration compensation algorithm is improved by referring to the isolation?characteristic of the inertial container?spring?damping （ISD） model， which has the characteristics of pass high frequency， resist low frequency and pass low frequency， resist high frequency， which can realize the sustainable low frequency and large amplitude vibration reduction in all directions of the platform. By taking the ability to return to the center position and reduce vibration as indicators， the control system parameters are optimized by means of particle swarm optimization （PSO）. Stewart platform was built with SimMechanics module to simulate the actual working conditions. The experimental results show that the vehicle vibration damping platform has a good vibration damping ability for low frequency and large amplitude excitation. The improved ISD model algorithm has a 12.4% increase in vibration damping ability compared with the traditional SD model algorithm.

Keywords： ISD model; active vibration reduction; multi?dimensional vibration reduction; low frequency large amplitude; Stewart mechanism; particle swarm optimization

0" 引" 言

救護(hù)擔(dān)架位移和姿態(tài)的振動(dòng)通常由道路不平度產(chǎn)生，而車輛懸掛系統(tǒng)只能隔離大部分高頻振動(dòng)，車輛受到的低頻大振幅加速度沖擊和車上擔(dān)架受到的多維晃動(dòng)無法被懸架系統(tǒng)隔絕。因此，本文設(shè)計(jì)一種能多維減振和緩解低頻大振幅加速度沖擊的控制方法，這也是車載減振平臺(tái)研究的關(guān)鍵內(nèi)容。

目前，國內(nèi)外關(guān)于多維減振平衡系統(tǒng)的研究主要是針對(duì)小振幅高頻率的多維振動(dòng)沖擊進(jìn)行減振平衡控制，對(duì)大振幅低頻率的多維振動(dòng)沖擊進(jìn)行減振平衡控制還處在起步階段。文獻(xiàn)[1]開發(fā)了一種基于磁流變彈性體（MR）的減振平臺(tái)。文獻(xiàn)[2]提出一種采用主動(dòng)與半主動(dòng)的混合控制方法。文獻(xiàn)[3]提出了一種半主動(dòng)空氣懸架模糊滑?？刂撇呗?，利用遺傳算法對(duì)磁流變阻尼器的改進(jìn)雙曲正切模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，以隨機(jī)路面激勵(lì)作為輸入進(jìn)行仿真分析。文獻(xiàn)[4]將彈簧與磁流變阻尼器安裝在4?PUU并聯(lián)機(jī)構(gòu)的移動(dòng)副上，采用LQR方法結(jié)合限界Hrovat半主動(dòng)控制算法控制阻尼力，有效地隔離沿坐標(biāo)軸的平移振動(dòng)和繞x軸的選裝振動(dòng)，但未能削弱繞z軸和y軸的振動(dòng)。文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)一個(gè)大長寬比、車載多層隔振平臺(tái)，建立了車輛被動(dòng)懸架與主動(dòng)減振平臺(tái)的一體化全系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析模型，設(shè)計(jì)了“線性被動(dòng)、旋轉(zhuǎn)主動(dòng)”的平臺(tái)控制策略。該隔振平臺(tái)能夠有效地衰減車體的沖擊和振動(dòng)，但是只能做到對(duì)俯仰振動(dòng)的主動(dòng)衰減。文獻(xiàn)[6]將人體肌肉（PAW）應(yīng)用于救護(hù)擔(dān)架隔振系統(tǒng)，運(yùn)用半主動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器進(jìn)行減振控制，對(duì)擔(dān)架及人體有明顯隔振效果。文獻(xiàn)[7]將2UPR?2SPU四自由度機(jī)構(gòu)用于救護(hù)擔(dān)架，并將振動(dòng)位移控制變?yōu)檎駝?dòng)加速度控制，利用主動(dòng)控制擔(dān)架運(yùn)動(dòng)來反向抵消振動(dòng)運(yùn)動(dòng)，再用遺傳算法對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)其兩移動(dòng)兩轉(zhuǎn)向上的低頻大振幅減振控制。

針對(duì)上述問題，本文采用電液伺服驅(qū)動(dòng)的六自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)作為救護(hù)擔(dān)架的穩(wěn)定平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)低頻大振幅減振的多維減振為研究重點(diǎn)，基于慣容器?彈簧?阻尼（ISD）模型的振動(dòng)特性，設(shè)計(jì)一個(gè)減振平臺(tái)隔振與自動(dòng)回中位一體化控制器；并引入系統(tǒng)回中位能力和隔振能力指標(biāo)，采用粒子群算法對(duì)控制系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的減振穩(wěn)定性。通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了控制器在復(fù)雜路況下具有良好的多維隔振、抑振能力。

1" 減振平臺(tái)結(jié)構(gòu)和工作原理

目前，針對(duì)車載減振平臺(tái)的研究大多采用可調(diào)彈簧、阻尼組成的半主動(dòng)并聯(lián)機(jī)構(gòu)減振平臺(tái)，該類型減振平臺(tái)工作范圍極小，不能對(duì)位移振動(dòng)進(jìn)行完全補(bǔ)償，且研究的重點(diǎn)主要集中在只穩(wěn)定車體姿態(tài)的慣性穩(wěn)定平臺(tái)或只衰減車體位移振動(dòng)的隔振平臺(tái)方面，對(duì)車體位移和姿態(tài)振動(dòng)都進(jìn)行補(bǔ)償?shù)闹鲃?dòng)減振穩(wěn)定平臺(tái)的研究也較少。因此，本文提出采用電液伺服驅(qū)動(dòng)的Stewart并聯(lián)機(jī)構(gòu)作為車載主動(dòng)減振穩(wěn)定平臺(tái)。Stewart減振平臺(tái)為6?UPU并聯(lián)機(jī)構(gòu)，上下平臺(tái)通過虎克鉸（U副）連接，支腿為液壓缸（P副）驅(qū)動(dòng)。上平臺(tái)可安裝救護(hù)擔(dān)架等需要避振的物品，通過驅(qū)動(dòng)6個(gè)液壓缸，達(dá)到控制并聯(lián)機(jī)構(gòu)末端的上平臺(tái)運(yùn)動(dòng)和“以動(dòng)制動(dòng)”的減振效果，可實(shí)現(xiàn)六自由度多維主動(dòng)減振[8?10]。

2" 主動(dòng)減振控制器設(shè)計(jì)

當(dāng)采用主動(dòng)控制算法來控制并聯(lián)機(jī)構(gòu)反向補(bǔ)償線加速度進(jìn)行平臺(tái)減振時(shí)，會(huì)遇到兩個(gè)問題：一個(gè)是系統(tǒng)穩(wěn)定問題，當(dāng)減振機(jī)構(gòu)在不斷進(jìn)行位移補(bǔ)償以達(dá)到減振時(shí)，由于外部干擾和計(jì)算誤差等因素，減振機(jī)構(gòu)上平臺(tái)會(huì)逐漸偏離初始中間位置（簡稱偏離中位），不能及時(shí)主動(dòng)回到初始位姿，在面對(duì)復(fù)雜的路況下，很容易發(fā)散超出工作空間；二是減振機(jī)構(gòu)反向補(bǔ)償移動(dòng)空間范圍問題，實(shí)際中機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)單元的行程是有限的，在遇到大沖擊大振幅的位移振動(dòng)時(shí)，減振機(jī)構(gòu)的上平臺(tái)目標(biāo)位姿會(huì)超出機(jī)構(gòu)本身的極限運(yùn)動(dòng)空間范圍，導(dǎo)致機(jī)構(gòu)在運(yùn)動(dòng)過程中卡死在極限位姿上。針對(duì)以上問題，參考彈簧、阻尼、質(zhì)量塊機(jī)械系統(tǒng)在受到外部激勵(lì)后具有回到初始穩(wěn)定平衡狀態(tài)的能力[11]，設(shè)計(jì)基于彈簧?阻尼（SD）模型的反向加速度補(bǔ)償算法，控制圖如圖1所示。

彈簧?阻尼?質(zhì)量狀態(tài)方程如下：

2.1" 基于ISD模型的減振控制器設(shè)計(jì)

ISD系統(tǒng)機(jī)械器件性質(zhì)如表1所示。根據(jù)新機(jī)電相似理論，機(jī)械振動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的彈簧具有通低頻、阻高頻的動(dòng)力學(xué)特性，阻尼器具有存阻性且與頻率無關(guān)的特性。所以，只有彈簧和阻尼器并聯(lián)（SD）組成的機(jī)械系統(tǒng)，才能緩沖和衰減來自路面不平引起的高頻沖擊和振動(dòng)，但不能濾除其低頻部分。然而，慣容器具有通高頻、阻低頻的動(dòng)力學(xué)特性，可在傳統(tǒng)SD模型的基礎(chǔ)上，并聯(lián)一個(gè)慣容器，組成慣容器?彈簧?阻尼（ISD）機(jī)械系統(tǒng)，如圖3所示，從而實(shí)現(xiàn)緩沖和衰減來自路面不平引起的低頻沖擊和振動(dòng)[12?13]。圖中：k為剛度系數(shù)；c為阻尼系數(shù)；b為慣容量。

ISD模型具有良好的隔振與抑振能力，因此將系統(tǒng)減振性能特點(diǎn)應(yīng)用于反向加速度補(bǔ)償算法中。該結(jié)構(gòu)在受到外部激勵(lì)后，能使平臺(tái)在進(jìn)行反向位移補(bǔ)償時(shí)比傳統(tǒng)SD模型具有更好的減振能力，還能保證讓上平臺(tái)有回中位的趨勢(shì)；同時(shí)系統(tǒng)在進(jìn)行低頻大振幅減振時(shí)不會(huì)讓液壓缸超出工作范圍，以使系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行隔振工作。

在圖3所示的慣容器?彈簧?阻尼（ISD）并聯(lián)系統(tǒng)上的質(zhì)量塊m上施加一個(gè)沖擊力F，ISD系統(tǒng)在激勵(lì)下做強(qiáng)迫振動(dòng)，根據(jù)牛頓第二定律，可以得到動(dòng)力學(xué)方程，如下：

式中x1為ISD系統(tǒng)受到外部激勵(lì)后偏離初始中位的位移量。化簡式（2）可得：

由此可得到基于ISD模型的反向加速度補(bǔ)償算法，其控制圖如圖4所示。

2.2" 基于粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化

車輛受到的路面激勵(lì)是復(fù)雜多變的，車載減振平臺(tái)很難實(shí)現(xiàn)對(duì)救護(hù)擔(dān)架的全部減振，而系統(tǒng)參數(shù)影響著減振系統(tǒng)的減振程度和持續(xù)回中位能力。因此，為了使系統(tǒng)在有限的工作區(qū)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的減振、抑振能力，可以通過建立關(guān)于系統(tǒng)減振能力評(píng)價(jià)指標(biāo)和持續(xù)回中位能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到關(guān)于該指標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù)。本文將采用粒子群算法來尋找該適應(yīng)度函數(shù)的最小值，實(shí)現(xiàn)對(duì)減振系統(tǒng)的關(guān)鍵減振參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。粒子群算法具有操作簡單、算法搜索效率高等優(yōu)點(diǎn)，可用于處理無約束和有約束的單目標(biāo)或多目標(biāo)全局優(yōu)化問題。粒子群算法的運(yùn)算流程如圖5所示[14?15]。

該優(yōu)化算法將一群鳥的個(gè)體視為一個(gè)粒子，更新的每個(gè)粒子的開始速度與位置的表達(dá)式如下：

[vn+1=ωvn+c1r1（pBestn+1i-pni）+c2r2（gBestn+1i-pni）] （4）

[pn+1i=pni+vn+1i] （5）

式中：ω為慣性權(quán)重；vi為粒子個(gè)體的速度；ci為粒子的加速常數(shù)；pi為粒子個(gè)體；pBest為粒子個(gè)體的個(gè)體極值；gBest為粒子個(gè)體的全局極值；ri為[0，1]的均勻隨機(jī)取值；n為迭代次數(shù)。

通過分析可知，車載減振平臺(tái)末端所受到的多維晃動(dòng)是由于路面沖擊產(chǎn)生的振動(dòng)加速度和慣性加速度造成的。參照汽車的平順性研究[16?17]可知，使用加權(quán)加速度均方根值aω來表征未消除的加速度，因此用aω作為系統(tǒng)的減振能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，aω越小，系統(tǒng)減振能力越強(qiáng)，反之減振能力越弱。aω公式如下：

式中：f為頻率；[Gaf]為加速度功率譜密度函數(shù)；[ωf]為加權(quán)函數(shù)。

式中：[at]為未消除的加速度信號(hào)；[Raτ]為[at]的自相關(guān)函數(shù)。

接著可通過分析機(jī)構(gòu)末端位姿偏離系統(tǒng)初始穩(wěn)定中間距離的大小，將目標(biāo)位姿距離初始中間位距離的均方值dω作為系統(tǒng)持續(xù)回中位能力評(píng)價(jià)指標(biāo)。dω越小，系統(tǒng)持續(xù)減振能力越強(qiáng)，反之越弱。

式中：[d1t]為目標(biāo)位姿；d0為減振機(jī)構(gòu)初始位姿。

通過上述分析，建立適應(yīng)度函數(shù)[f（t）]，公式為：

[f（t）=σaω+dω] （10）

式中[σ]為減振能力指標(biāo)aω和回中位能力dω的權(quán)重比，不同的控制目標(biāo)有不同的權(quán)重值。

本文定義[σ]=0.5，a[（t）]=a1，d0=0，d1[（t）]=x1。

3" 控制器仿真研究

分析圖1、圖2、圖4可知，系統(tǒng)采用位置閉環(huán)控制x1。為了分析各系統(tǒng)的減振能力和回中位能力，將以上控制方框圖在Simulink中進(jìn)行仿真對(duì)比。本文設(shè)定系統(tǒng)穩(wěn)定初始中位的距離x0=0，質(zhì)量塊m=1，剛度系數(shù)k=12，阻尼系數(shù)c=5，慣容量b=2，同時(shí)假定3個(gè)系統(tǒng)都受到干擾激勵(lì)a0寬度為0.08、幅值為7的脈沖。反向加速度補(bǔ)償減振系統(tǒng)減振效果對(duì)比如圖6所示，位移對(duì)比如圖7所示。

通過仿真研究可知：無SD模型的反向加速度補(bǔ)償算法會(huì)使系統(tǒng)逐漸發(fā)散不穩(wěn)定，且遇到惡劣路況會(huì)使減振機(jī)構(gòu)超出工作極限范圍；而基于SD模型的反向加速度補(bǔ)償算法具有極好的回中位能力，但是其減振能力效果一般。對(duì)于單脈沖的振動(dòng)加速度衰減，應(yīng)用改進(jìn)后的基于ISD模型減振算法的救護(hù)擔(dān)架受到的殘余加速度沖擊為1.043 m/s2；而用傳統(tǒng)的基于SD模型減振算法的救護(hù)擔(dān)架的殘余加速度沖擊為2.828 m/s2；減振性能提高了25.5%，且具有良好的回中位能力，保證了系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行減振、抑振。

為了使系統(tǒng)減振性能達(dá)到最佳狀態(tài)，選取一段既有低頻大振幅又有高頻大振幅的輸入信號(hào)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。在進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)整定時(shí)，先對(duì)粒子群算法參數(shù)進(jìn)行以下設(shè)定：粒子群的規(guī)模設(shè)定為50，最大迭代次數(shù)為80，維數(shù)為3，慣性因子為ωmax=0.95，ωmin=0.5，加速因子c1=c2=1.5，最小適應(yīng)值為0.1，速度范圍為[-1，1]，位置限定區(qū)間范圍設(shè)為[0，50]。通過參數(shù)尋優(yōu)得到算法的最優(yōu)個(gè)體為：k=17.937 9，c=2.730 9，b=1.648 1，最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度為0.137。

本文采用維特智能公司的BWT901CL型號(hào)的九軸傳感器采集在z軸方向有典型的低頻大振幅路面激勵(lì)、高頻大振幅和進(jìn)行越障沖擊的三種不同振動(dòng)激勵(lì)作為系統(tǒng)的信號(hào)輸入，以驗(yàn)證上述控制器算法的準(zhǔn)確性。車載減振平臺(tái)的控制信號(hào)前處理流程如圖8所示。

3.1" z軸低頻大振幅加速度沖擊減振

采集在z軸具有低頻大振幅的加速度沖擊信號(hào)作為仿真振動(dòng)激勵(lì)，減振前后Stewart減振平臺(tái)末端在Z方向受到的加速度沖擊如圖9所示。通過分析可知：運(yùn)用基于SD模型算法減振后，救護(hù)擔(dān)架受到的最大殘余加速度沖擊為-2.52 m/s2；運(yùn)用基于ISD模型算法減振后，救護(hù)擔(dān)架受到的最大殘余加速度沖擊為-1.55 m/s2；最大加速度為-7.822 m/s2。通過對(duì)比可知，改進(jìn)的基于ISD模型算法對(duì)加速度沖擊衰減了約80.3%，比傳統(tǒng)SD模型算法減振能力提高了12.4%。且通過分析圖10的位移補(bǔ)償曲線可知，本文減振系統(tǒng)具有良好的回中位能力，保證了減振平臺(tái)一直在有效工作空間內(nèi)工作。

3.2" z軸高頻大振幅加速度沖擊減振

采集在z軸具有低頻大振幅的加速度沖擊信號(hào)作為仿真振動(dòng)激勵(lì)，減振前后Stewart減振平臺(tái)末端在z方向受到的加速度沖擊如圖11所示。分析圖11可知，基于ISD模型算法使減振平臺(tái)對(duì)垂向振動(dòng)加速度的衰減具有很大作用，平均降低了約78%，相對(duì)于傳統(tǒng)的SD模型算法，振動(dòng)加速度平均降低9.5%。

3.3" 越障沖擊減振

減速帶在街道上隨處可見，且是救護(hù)車不可避免的道路設(shè)施，它既有低頻大振幅又有高頻大振幅激勵(lì)。本文采集一段車輛以30 m/s的速度通過減速帶時(shí)的振動(dòng)數(shù)據(jù)。減振前后Stewart減振平臺(tái)末端在x、y、z三個(gè)方向受到的加速度沖擊如圖12～圖14所示。通過對(duì)比分析可知，改進(jìn)后的基于ISD模型減振算法在x、y、z三個(gè)方向?qū)€加速度的削弱能力均強(qiáng)于傳統(tǒng)減振算法。在x軸方向慣性沖擊減少17.6%，在y軸方向慣性沖擊平均減少了16.4%，在z軸方向減振性能提高了10.6%。

4" 實(shí)際工況模擬仿真分析

SimMechanics多體動(dòng)力學(xué)仿真提供了幾何體、關(guān)節(jié)、約束、施力單元以及傳感器等大量的組件，可模擬實(shí)際機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)；同時(shí)SimMechanics集成了3D可視化組件，使得仿真結(jié)果更為直觀。本文在Simulink中建立兩個(gè)關(guān)于Stewart機(jī)構(gòu)的SimMechanics模塊來模擬實(shí)際工況。將采集的車輛振動(dòng)信號(hào)作為下面的Stewart機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)輸入，進(jìn)行模擬車體振動(dòng)。底部的Stewart機(jī)構(gòu)的動(dòng)平臺(tái)與上面Stewart機(jī)構(gòu)的定平臺(tái)固定，上面Stewart機(jī)構(gòu)作為減振平臺(tái)。

實(shí)際工況的車載減振平臺(tái)的整體控制流程如圖15所示。

車輛行駛過程受到路面沖擊產(chǎn)生車體多維振動(dòng)，固定在車上的傳感器將實(shí)時(shí)監(jiān)測到的各軸振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)發(fā)送到減振系統(tǒng)中的主動(dòng)減振控制器上進(jìn)行信號(hào)處理；接著運(yùn)用減振算法得到的反向位移補(bǔ)償值進(jìn)行軌跡規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)學(xué)反解；然后采用滑模PID控制算法對(duì)液壓缸進(jìn)行精確的位置閉環(huán)控制；最終達(dá)到驅(qū)動(dòng)6個(gè)驅(qū)動(dòng)支腿控制動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行反向運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償減振，進(jìn)而達(dá)到“以動(dòng)制動(dòng)”的效果。實(shí)際工況模擬仿真模型如圖16所示。

以z軸方向加速度沖擊為例，將通過減速帶時(shí)車輛的數(shù)據(jù)作為車體振動(dòng)激勵(lì)輸入。模擬實(shí)際工況的加速度曲線如圖17所示。由圖17可知，由于建模誤差、液壓元件不可避免的泄露和液壓缸驅(qū)動(dòng)算法精度低等，系統(tǒng)殘余加速度值略高于前面純信號(hào)處理的值。在高頻高振幅部分，基于ISD模型算法對(duì)加速度沖擊衰減了約90%；在低頻中振幅部分，基于ISD模型算法對(duì)加速度沖擊衰減了約85%。通過模擬仿真證明了基于ISD模型主動(dòng)減振算法具有良好的減振能力。

5" 結(jié)" 論

在復(fù)雜路況中，救護(hù)車上的病人會(huì)受到多個(gè)方向的振動(dòng)激勵(lì)，且在豎直方向主要受到低頻大振幅加速度沖擊的振動(dòng)。針對(duì)以上問題，本文采用電液伺服驅(qū)動(dòng)的Stewart并聯(lián)機(jī)構(gòu)作為救護(hù)擔(dān)架的穩(wěn)定平臺(tái)，該機(jī)構(gòu)具有六自由度、運(yùn)動(dòng)空間范圍大、承載能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)提出一種改進(jìn)的主動(dòng)控制算法，即對(duì)基于ISD模型的反向加速度補(bǔ)償算法的主動(dòng)控制Stewart平臺(tái)進(jìn)行反向運(yùn)動(dòng)減振，實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)多維振幅隔振、抑振。采集典型的低頻大振幅路面激勵(lì)、高頻大振幅和進(jìn)行越障沖擊的三種不同振動(dòng)加速度激勵(lì)進(jìn)行仿真測試。結(jié)果表明，在低頻大振幅加速度沖擊路況下，Stewart平臺(tái)上的救護(hù)擔(dān)架受到未消除的加速度激勵(lì)，改進(jìn)的基于ISD模型算法比傳統(tǒng)SD模型算法減振性能提高12.4%，且具有良好的回中位能力；面對(duì)持續(xù)高頻大振幅加速度沖擊下，減振性能平均提升了9.5%；面對(duì)越障沖擊路況，車載減振平臺(tái)對(duì)x、y、z三個(gè)方向線加速度的削弱能力也得到明顯的提升。

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