基于磁流變技術(shù)的發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)模糊控制研究

陳作越 楊玫

摘 要：為實(shí)現(xiàn)寬頻范圍內(nèi)對發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)進(jìn)行積極隔振，提出了一種混合模式的磁流變懸置結(jié)構(gòu)。以磁流變懸置動(dòng)態(tài)性能試驗(yàn)結(jié)果為數(shù)據(jù)樣本，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對磁流變懸置正、逆模型進(jìn)行辨識；同時(shí)，建立了三點(diǎn)磁流變懸置系統(tǒng)6自由度模型，設(shè)計(jì)了基于磁流變懸置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正、逆模型的模糊控制器，對磁流變懸置系統(tǒng)進(jìn)行隔振控制，仿真結(jié)果表明：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的準(zhǔn)確度，在磁流變懸置模型辨識方面具備優(yōu)越性能；模糊控制器均能較好地在寬頻范圍內(nèi)的衰減發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)，發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下對應(yīng)的位移和加速度振動(dòng)峰值明顯減小。

關(guān)鍵詞：磁流變懸置 混合模式 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制器

中圖分類號：U463 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）03（c）-0053-06

Abstract：In order to resolve noise and vibration problems generated by vehicle engine， a new mixed mode MR mount is proposed. The direct and inverse models of the MR mount were identified by dynamic performance test results with BP neural network. Meantime， a six degrees of freedom dynamic model of an in-line four-cylinder engine which has three points mounting system is derived by considering the dynamic direct and inverse models of MR mount and its state space form is established. The fuzzy control strategy was adopted for the semi-active mounting model. The results showed that the fuzzy control strategy has better performance in a wide frequency range， which，the displacement and acceleration amplitude reduced significantly. The BPNN network inverse model and the variable universe fuzzy control a strategy were correct and effective.

Key Words：MR mount； Mixed mode； BP Neural Network； Fuzzy-logic controller

影響汽車振動(dòng)和噪聲的主要因素來源于發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)，傳統(tǒng)的被動(dòng)懸置被主動(dòng)和半主動(dòng)控制懸置取代已經(jīng)成為了現(xiàn)代汽車發(fā)展的趨勢[1-3]。

作為智能軟材料，磁流變液（MRF）由磁性顆粒分布于絕緣載液中構(gòu)成，其流變特性隨外在磁場的變化而急劇改變[4-5]。利用該特性設(shè)計(jì)磁流變懸置從而使懸置動(dòng)剛度能夠連續(xù)變化，來達(dá)到低頻大剛度、大阻尼及高頻小剛度、小阻尼的隔振目的。磁流變技術(shù)的應(yīng)用，為完全隔離發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)，改良汽車舒適性提出了嶄新的技術(shù)途徑。

Choi等研究了磁流變懸置在結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制上的應(yīng)用，提出了LQR方法[6-7]。Nguyen提出了一種磁流變懸置結(jié)構(gòu)，仿真研究了設(shè)計(jì)參數(shù)對動(dòng)剛度的影響[8]。翁建生等建立了發(fā)動(dòng)機(jī)磁流變懸置系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，提出了磁流變懸置系統(tǒng)開環(huán)控制策略，仿真研究了控制策略的有效性[9]。胡勇等設(shè)計(jì)了發(fā)動(dòng)機(jī)磁流變懸置，試驗(yàn)測試了磁流變懸置的特性[10]。

該文針對某款四缸發(fā)動(dòng)機(jī)，設(shè)計(jì)了基于混合模式的磁流變液壓懸置結(jié)構(gòu)，以磁流變懸置的動(dòng)態(tài)性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了磁流變懸置的正、逆模型；在此基礎(chǔ)上，建立了發(fā)動(dòng)機(jī)磁流變懸置系統(tǒng)6自由度模型，考慮發(fā)動(dòng)機(jī)懸置系統(tǒng)的狀態(tài)變量和控制變量，采用模糊控制方法對三點(diǎn)磁流變懸置的發(fā)動(dòng)機(jī)隔振系統(tǒng)進(jìn)行半主動(dòng)控制，驗(yàn)證磁流變正逆模型和模糊控制策略的有效性。

1 懸置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與性能試驗(yàn)

該文針對某款四缸發(fā)動(dòng)機(jī)提出了基于混合模式的磁流變液壓懸置，如圖1所示。橡膠主簧上部通過內(nèi)嵌金屬塊、連接螺栓和發(fā)動(dòng)機(jī)相連，下部由活塞桿和活塞相連?；钊盎钊麠U、內(nèi)嵌金屬塊與連接螺栓在發(fā)動(dòng)機(jī)的載荷作用下共同上下運(yùn)動(dòng)；橡膠主簧與橡膠底膜形成液室，室內(nèi)充滿磁流變液體?；钊侠p繞線圈，改變勵(lì)磁電流，阻尼通道中的磁流變液粘度發(fā)生改變，因而使磁流變懸置輸出的阻尼力無級、連續(xù)可調(diào)。

采用電液伺服減振器性能試驗(yàn)機(jī)對自行設(shè)計(jì)的磁流變懸置進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能測試。試驗(yàn)共采集了行程為0.2 mm和1 mm，頻率范圍為1～50 Hz，頻率間隔為1 Hz，電流為0 A、0.5 A、1.0 A和1.5 A時(shí)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，為磁流變懸置模型的設(shè)計(jì)和控制算法的設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作為一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信號向前傳遞，誤差反向傳播的特點(diǎn)。在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，直到輸出層。若輸出層得不到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測誤差改變網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及閥值，達(dá)到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出不斷地逼近期望輸出的目的。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸入個(gè)數(shù)為；是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，輸出個(gè)數(shù)為；、分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層、隱含層閥值；為輸入層與隱含層間連接權(quán)值；為隱含層與輸出層間連接權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的非線性映射能力可以看成一個(gè)非線性連續(xù)函數(shù)[11]。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正模型

以磁流變懸置性能試驗(yàn)結(jié)果為訓(xùn)練樣本，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對磁流變懸置正模型進(jìn)行辨識，其原理如圖3所示。以前一時(shí)刻的位移、激振頻率、電流、恢復(fù)力和當(dāng)前時(shí)刻的位移、激振頻率、電流為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正模型的輸入變量，當(dāng)前時(shí)刻的恢復(fù)力為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正模型的輸出變量，其中N為歸一化處理；D為延遲單位采樣時(shí)間。

結(jié)合磁流變懸置性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。其中隨機(jī)選取3 500組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，選取3 500組數(shù)據(jù)作為辨識精度測試樣本，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差，如圖4所示。磁流變懸置阻尼力預(yù)測結(jié)果和試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有較高的吻合程度，誤差范圍控制在[30，-40]N。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型

同理，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對磁流變懸置逆模型進(jìn)行辨識，其原理如圖5所示。選取前一時(shí)刻的位移、激振頻率、電流、恢復(fù)力和當(dāng)前時(shí)刻的位移、激振頻率、恢復(fù)力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型的輸入變量，當(dāng)前時(shí)刻的電流為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型輸出變量，其中N為歸一化處理；D為延遲單位采樣時(shí)間。

結(jié)合磁流變懸置性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型的預(yù)測誤差，由圖6所示。磁流變懸置電流預(yù)測結(jié)果和試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有較高的吻合程度，電流預(yù)測誤差范圍控制在[4，-5]e-4A。

3 磁流變半主動(dòng)模糊控制

3.1 磁流變懸置系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

選用四缸四沖程直列式柴油發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對象，懸置系統(tǒng)由3個(gè)磁流變懸置組成，建立模型如圖7所示。

由圖7所示，G0-XYZ、G0-xyz分別是定坐標(biāo)系和動(dòng)坐標(biāo)系，G0是動(dòng)力總成在靜平衡時(shí)的質(zhì)心。X軸與曲軸平行且指向汽車前方，Y軸與車架上平面平行，Z軸由右手法則確定，當(dāng)動(dòng)坐標(biāo)系處于靜平衡時(shí)，動(dòng)坐標(biāo)系與定坐標(biāo)系重合。設(shè)系統(tǒng)廣義坐標(biāo)為動(dòng)力總成沿X、Y、Z方向的平動(dòng)、、及繞三軸的轉(zhuǎn)動(dòng)θx、θy、θz，即廣義坐標(biāo)為θx θy θz。

根據(jù)拉格朗日方程推導(dǎo)發(fā)動(dòng)機(jī)隔振6自由度動(dòng)力學(xué)方程如式（1）。

3.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

模糊控制器設(shè)計(jì)時(shí)，取各懸置點(diǎn)的垂向速度和垂向速度變化率作為模糊控制器的輸入量，輸出量為磁流變懸置可控阻尼力。針對3個(gè)懸置點(diǎn)設(shè)計(jì)3個(gè)獨(dú)立的模糊控制器。輸入輸出的語言變量隸屬度函數(shù)均采用三角形隸屬度函數(shù)。

按照經(jīng)驗(yàn)及理論推導(dǎo)，“以最短時(shí)間使發(fā)動(dòng)機(jī)某點(diǎn)懸置振動(dòng)速度衰減至零”的標(biāo)準(zhǔn)建立模糊控制規(guī)則。若發(fā)動(dòng)機(jī)某點(diǎn)懸置振動(dòng)速度負(fù)向最大（取垂直向上為正），同時(shí)加速度亦是負(fù)向最大時(shí)，要求最短時(shí)間將振動(dòng)速度衰減至零，則阻尼值應(yīng)達(dá)到最大值，產(chǎn)生最大正向阻尼力；同理，若振動(dòng)速度正向最大，加速度亦是正向最大時(shí)，阻尼也應(yīng)達(dá)到最大值，即阻尼力負(fù)向最大。制定出模糊控制規(guī)則見表3，圖8是根據(jù)該規(guī)則生成的輸入、輸出模糊控制三維曲面。

圖9為發(fā)動(dòng)機(jī)磁流變懸置模糊控制系統(tǒng)框圖，各懸置均采用磁流變懸置，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的變化范圍為650～3000 r/min。對模糊控制器設(shè)計(jì)時(shí)，取各懸置點(diǎn)的垂向速度和加速度作為控制器的輸入量，輸出量為磁流變懸置理想控制力，通過BPNN網(wǎng)絡(luò)磁流變懸置逆模型得到控制電流，最后通過BPNN網(wǎng)絡(luò)磁流變懸置正模型可以得到實(shí)際的控制阻尼力，作用于動(dòng)力總成懸置系統(tǒng)半主動(dòng)控制。

3.3 仿真試驗(yàn)

利用Matlab仿真軟件，仿真試驗(yàn)對象選用某型號四缸四沖程柴油發(fā)動(dòng)機(jī)，建立的仿真模型基于被動(dòng)液壓懸置及磁流變液壓懸置。試驗(yàn)時(shí)，給發(fā)動(dòng)機(jī)輸入寬頻激勵(lì)，采用最大供油方式，自發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)開始，分別對穩(wěn)定轉(zhuǎn)速為1 000r/min，1 500 r/min，磁流變懸置1點(diǎn)的速度、加速度振動(dòng)信號進(jìn)行記錄。

從各種轉(zhuǎn)速下懸置點(diǎn)的速度功率譜圖可知：對應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 000 r/min，1 500 r/min，其轉(zhuǎn)速頻率分別為16.7 Hz，25 Hz。在這些峰值位置，相對被動(dòng)液壓懸置產(chǎn)生振動(dòng)速度幅值，模糊控制磁流變懸置振動(dòng)速度幅值振幅下降效果顯著，并且模糊控制在寬頻范圍內(nèi)均具有較好的隔振效果，說明模糊控制規(guī)則設(shè)計(jì)合理有效。

從表4可知，轉(zhuǎn)速為1 000 r/min、1 500 r/min時(shí)，控制后懸置點(diǎn)位移均方根值分別下降43.5%、47.7%，控制后懸置點(diǎn)加速度均方根值分別下降32.5%、27.7%，極大地衰減了發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)的振動(dòng)。

從圖14的懸置系統(tǒng)力傳遞率曲線可知：相對于被動(dòng)液壓懸置隔振系統(tǒng)，可控磁流變懸置隔振系統(tǒng)在不同穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下工作時(shí)，能有效抑制傳遞到基座的力，磁流變懸置模糊控制隔振系統(tǒng)的力傳遞率下降明顯。

仿真結(jié)果表明，在寬頻范圍內(nèi)，與不施加控制算法的被動(dòng)控制相比，模糊控制都具有較好的振動(dòng)控制效果，顯著的降低了發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)，從而驗(yàn)證了模糊控制算法的有效性。

4 結(jié)語

設(shè)計(jì)了基于混合模式的磁流變懸置，以懸置性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對磁流變懸置的正逆模型進(jìn)行辨識，該方法具有較高的辨識精度，滿足磁流變懸置系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)精度要求，為磁流變懸置系統(tǒng)控制策略的研究奠定了基礎(chǔ)。

建立了基于三點(diǎn)磁流變懸置的6自由度懸置系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正逆模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于磁流變懸置的模糊控制策略。懸置系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)控制仿真結(jié)果表明：與未施加控制算法的被動(dòng)控制相比，模糊控制都具有較好的振動(dòng)控制效果，顯著降低了發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)，力傳遞率限制在20%以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了發(fā)動(dòng)機(jī)寬頻有效隔振。驗(yàn)證了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正逆模型的模糊控制策略是有效可行的。

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