近年来,随着汽车行业的蓬勃发展,与之伴随着的是行业竞争日益激烈,如何在提高汽车产品质量的同时降低产品开发成本就成为汽车生产商所关心的问题。汽车道路模拟试验作为汽车质量检测过程中必不可少的环节,受到了广泛的关注。目前,在室内道路模拟试验方法的选择上,国内外大多采用了 RPC(Remote Parameter Control)方法,RPC方法以识别系统的频响函数矩阵为基础,通过在频域反复的迭代使系统的实际响应逼近于期望响应,完成一次道路模拟试验,在其应用过程中,人们发现诸多问题:1.在试验开始前,需要花费大量的时间完成迭代运算来逼近参考信号。2.在试验过程中,控制输出信号和振动平台的响应信号没有形成闭环控制,无法保证系统的控制精度。3.不同频率内的局部误差不能修正,局部控制精度不高。本文针对RPC技术的局限性提出了新的方法,将模型参数未知的自适应控制方法运用到道路模拟试验系统的控制中,并对MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)非线性控制策略进行研究,当被控试验平台的状态在试验中发生变化时,能够实现系统在线自动辨识,通过闭环反馈实时计算控制参数,从而实现悬架并联试验系统的实时高精度的要求,提高实际道路工况试验的测试精度。本文的主要研究工作如下:(1)针对RPC技术的局限性设计了一种MIMO自适应控制算法,通过被控试验平台上的闭环反馈,实时在线计算系统的控制参数来提高控制精度。MIMO自适应控制系统包含被控对象模型、模型参数辨识模块及控制器参数配置模块。被控对象模型选用了随机非线性多输入多输出模型;模型参数辨识模块采用了递推最小二乘法,通过被控对象模型的输入输出信号,在线估计被控对象的过程控制参数;控制器参数配置模块采用了极点配置策略,通过动态修改控制器的控制增益(Gain)参数,提高系统的控制精度(误差低于5%)。(2)构建了MIMO自适应控制系统的模型。搭建了模拟路谱信号发生器模块、控制器模块及被控对象的并联机器人试验平台模型,模拟出工业控制场景,设计了比例控制、PID控制以及MIMO自适应控制三种不同的控制方式,通过对不同控制方式下的Simulink仿真结果分析,验证了MIMO自适应控制算法的控制精度高(误差仅为1.05%)且控制效果稳定。(3)完成了MIMO自适应控制系统的软、硬件设计工作。根据设计要求,核心处理器选择了STM32F103VET6芯片,数据采集模块选取了AD7606芯片,数模转换模块选取了LTC2666芯片,通讯模块设计了RS232、RS485及CAN通讯方式。开展了原理图设计、PCB设计和制板工作,完成对控制算法、数据采集以及串口通讯的软件设计,并编写了简洁明了的上位机软件。(4)在室内道路模拟试验环境下进行系统调试工作。介绍了MIMO自适应控制系统的调试过程,并对试验结果进行分析,MIMO自适应控制系统的控制精度符合悬架并联试验系统的实时高精度的要求(误差为4.51%)。