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    半主動(dòng)空氣懸架自適應(yīng)小波消噪與試驗(yàn)*

    2015-06-09 12:36:07汪若塵錢金剛李嬌嬌
    振動(dòng)、測試與診斷 2015年3期
    關(guān)鍵詞:半主動(dòng)適應(yīng)控制懸架

    汪若塵, 陳 欣, 錢金剛, 李嬌嬌, 陳 龍

    (江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院 鎮(zhèn)江,212013)

    半主動(dòng)空氣懸架自適應(yīng)小波消噪與試驗(yàn)*

    汪若塵, 陳 欣, 錢金剛, 李嬌嬌, 陳 龍

    (江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院 鎮(zhèn)江,212013)

    為了消除半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)因非線性、參數(shù)時(shí)變性及模型的不確定性帶來的噪聲干擾,研究了半主動(dòng)空氣懸架小波消噪的工作機(jī)理,設(shè)計(jì)了半主動(dòng)空氣懸架的小波消噪神經(jīng)元自適應(yīng)控制器,建立了基于小波降噪的半主動(dòng)空氣懸架的動(dòng)力學(xué)模型。在仿真的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)研究,分析了小波降噪的有效性。結(jié)果表明,基于小波消噪的神經(jīng)元自適應(yīng)控制的半主動(dòng)空氣懸架,改善了車輛質(zhì)心加速度及俯仰角加速度,提高了整車綜合性能。

    半主動(dòng)空氣懸架; 自適應(yīng)控制; 小波降噪; 臺(tái)架試驗(yàn)

    引 言

    半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)本身具有非線性、參數(shù)時(shí)變性及模型不確定性,在實(shí)際運(yùn)行中不僅存在自身部件運(yùn)動(dòng)的相互干涉,同時(shí)也受到車輛的其他部件的影響[1-5];因此,其測量信號(hào)可能包括許多尖峰或突變部分。若直接把測量所得的帶噪信號(hào)作為控制器的輸入,會(huì)對(duì)控制器的參數(shù)整定造成干擾,進(jìn)而影響控制器的控制效果。對(duì)這種信號(hào)進(jìn)行分析,首先需要作信號(hào)的預(yù)處理,經(jīng)過消噪過程,將信號(hào)的噪聲部分去除,提取有效信號(hào)。

    傳統(tǒng)的消噪方法是將被噪聲污染的信號(hào)通過一個(gè)濾波器,濾掉噪聲頻率成分。但對(duì)于瞬態(tài)信號(hào)、寬帶噪聲信號(hào)、非平穩(wěn)信號(hào)等,采用傳統(tǒng)的濾波方法具有一定的局限性。小波變換已被廣泛應(yīng)用在信號(hào)處理領(lǐng)域。通過小波變換,可以把信號(hào)的特性分配到各個(gè)不同尺度的小波變換系數(shù)上,通過對(duì)小波變換系數(shù)的分析與處理,就可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮、奇異性檢測以及消除噪聲。小波降噪具有廣泛的函數(shù)適應(yīng)性和最優(yōu)的自適應(yīng)降噪能力[6]。

    筆者建立了半主動(dòng)空氣懸架的動(dòng)力學(xué)模型,設(shè)計(jì)了基于小波降噪的半主動(dòng)空氣懸架神經(jīng)元自適應(yīng)控制器,通過仿真分析與試驗(yàn),研究了半主動(dòng)空氣懸架神經(jīng)元自適應(yīng)控制的小波降噪的效果。

    1 半主動(dòng)空氣懸架模型

    客車前懸架采用的是非獨(dú)立懸架,由空氣彈簧、減振器、推力桿系、橫向穩(wěn)定桿、轉(zhuǎn)向橫拉桿等組成。為簡化圖形,以右側(cè)前懸架為例,基于SIMPACK軟件,畫出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 前懸架拓?fù)鋱DFig.1 The topological graph of front suspension

    后懸架也為非獨(dú)立懸架,由空氣彈簧、減振器、導(dǎo)向機(jī)構(gòu)、橫向穩(wěn)定桿等組成,其右側(cè)基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 后懸架拓?fù)鋱DFig.2 The topological graph of rear suspension

    將以上兩個(gè)子系統(tǒng)模型組合在一起,定義車身與系統(tǒng)坐標(biāo)系的鉸接為6自由度汽車鉸接,建立整車模型,半主動(dòng)空氣懸架參數(shù)參考文獻(xiàn)[7]。

    2 小波消噪的神經(jīng)元自適應(yīng)控制

    假設(shè)用小波進(jìn)行多分辨率小波分解所需要的最小數(shù)據(jù)數(shù)量為m,其中m∈N,m≥1。那么,實(shí)時(shí)小波降噪的過程如下:當(dāng)kn時(shí),滑動(dòng)窗口保持為最新的n個(gè)數(shù)據(jù),降噪后也只輸出最后一個(gè)值。

    在空氣懸架大客車運(yùn)行過程中主要存在兩種噪聲源,一種是由傳感器測量過程中引起的干擾,另一種是系統(tǒng)各部件之間的互相干擾,兩者均為零均值的高斯分布白噪聲。隨著試驗(yàn)儀器的改進(jìn),傳感器精度提高,測量噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差在數(shù)量級(jí)上得到大幅度減小。筆者主要考慮系統(tǒng)干擾噪聲對(duì)車輛控制性能的影響。半主動(dòng)空氣懸架神經(jīng)元自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)參考文獻(xiàn)[7]。

    由于系統(tǒng)噪聲是高斯分布的白噪聲,故仿真時(shí)在系統(tǒng)輸出中混入一定強(qiáng)度的高斯白噪聲,模擬實(shí)際半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)的輸出信號(hào)。采用前面提到的小波實(shí)時(shí)消噪的方法,利用Matlab編寫小波實(shí)時(shí)消噪的S函數(shù),控制系統(tǒng)的框圖如圖3所示。

    圖3 基于小波消噪的控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Control system block diagram based on wavelet denoising

    3 仿真分析

    建立基于小波消噪的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制系統(tǒng),在B級(jí)路面下以車速為40,50,60 km/h的系統(tǒng)狀態(tài)為分析對(duì)象,在測量的加速度輸出中加入白噪聲干擾,進(jìn)行噪聲干擾下的神經(jīng)元自適應(yīng)控制聯(lián)合仿真。筆者主要考慮對(duì)垂向振動(dòng)的消噪效果,仿真結(jié)果如圖4及表1所示。

    由圖4,5,6及表1可知,半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)輸出含噪的加速度信號(hào),得到的系統(tǒng)信號(hào)稍有毛刺及尖峰,通過小波消噪對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,有效過濾了噪聲信號(hào)。帶有小波消噪的控制器,改善了車輛動(dòng)態(tài)性能,提高了整車綜合性能。

    圖4 車速為40 km/h時(shí)仿真結(jié)果Fig.4 Simulation result at the speed of 40 km/h

    圖5 車速為50 km/h時(shí)仿真結(jié)果Fig.5 Simulation result at the speed of 50 km/h

    圖6 車速為60 km/h時(shí)仿真結(jié)果Fig.6 Simulation result at the speed of 60 km/h

    4 試驗(yàn)研究

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證含小波消噪的自適應(yīng)控制策略的有效性,建立了半主動(dòng)空氣懸架臺(tái)架試驗(yàn)系統(tǒng)。半主動(dòng)空氣懸架試驗(yàn)臺(tái)架主要包括簧載質(zhì)量、非簧載質(zhì)量、空氣彈簧、減振器,另外還包括激振系統(tǒng)、傳感器、充放氣系統(tǒng)、夾具、導(dǎo)向機(jī)構(gòu)等輔助設(shè)備以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),如圖7所示。

    表1 懸架性能對(duì)比

    圖7 半主動(dòng)空氣懸架試驗(yàn)臺(tái)架Fig.7 The bench test of semi-active air suspension

    為了更全面地驗(yàn)證控制策略的有效性,試驗(yàn)中模擬B,D級(jí)路面激勵(lì),車速為50,80 km/h時(shí)半主動(dòng)空氣懸架的動(dòng)態(tài)性能,結(jié)果如圖8及表2所示。

    由圖8及表2可知,含小波降噪的自適應(yīng)控制半主動(dòng)空氣懸架改善了車輛動(dòng)態(tài)性能,提高了整車綜合性能。

    5 結(jié) 論

    1) 建立的基于小波降噪的半主動(dòng)空氣懸架動(dòng)力學(xué)模型正確,可滿足仿真分析的要求。

    圖8 B級(jí)路面試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖(50 km/h)Fig.8 The comparison of experiment result on B level road (50 km/h)

    表2 臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果

    Tab.2 Experiment result of the bench test

    車速/(km·h-1)路面等級(jí)車身加速度/(m·s-2)控制前控制后性能改善/%懸架動(dòng)行程/m控制前控制后性能改善/%輪胎動(dòng)載荷/kN控制前控制后性能改善/%50B級(jí)0.90850.756016.70.00970.008611.303145.43389.2-7.19D級(jí)1.14720.953516.80.01100.009513.604032.14235.7-4.8180B級(jí)1.30491.106315.20.01450.012712.405048.35222.5-3.45D級(jí)1.50471.238117.70.02350.020214.046073.56251.9-2.94

    2) 進(jìn)行小波降噪的半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)車身質(zhì)心加速度與俯仰角加速度衰減明顯,改善了車輛行駛平順性,提高了整車綜合性能。

    [1] 黃俊明,周孔亢,徐興,等. 電子控制空氣懸架高度調(diào)節(jié)過程非線性模型[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2009,45(6):278-283.

    Huang Junming, Zhou Kongkang, Xu Xing, et al. The non-linear model of electronically controlled air suspension height adjustment process[J].Jounal of Mechanical Engineering, 2009,45(6):278-283. (in Chinese)

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    10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.03.028

    *國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50905078);江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2012714);江蘇省333工程資助項(xiàng)目;江蘇省六大人才高峰和江蘇省青藍(lán)工程資助項(xiàng)目

    2013-08-15;

    2015-02-15

    U463.33+5.1

    汪若塵,男,1977年12月生,教授、博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)檐囕v動(dòng)態(tài)性能模擬與控制。曾發(fā)表《車輛慣容器-彈簧-阻尼器半主動(dòng)懸架模糊控制》(《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2013年第43卷第12期)等論文。 E-mail:wrc@ujs.edu.cn

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