汽車主動懸架的模糊控制研究

張好好，高樂，張偉

（長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

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汽車主動懸架的模糊控制研究

張好好，高樂，張偉

（長安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

摘 要：文章首先對汽車主動懸架進(jìn)行動力學(xué)分析，建立了1/4車主動懸架動力學(xué)模型。根據(jù)所建立的模型，把模糊控制運(yùn)用到主動懸架系統(tǒng)中，通過控制主動力的大小來使懸架性能達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；最后以某型車的參數(shù)進(jìn)行仿真研究，仿真結(jié)果表明：基于模糊控制的主動懸架具有很好的性能。

關(guān)鍵字：主動懸架；動力學(xué)模型；模糊控制

10.16638/j.cnki.1671-7988.2016.04.024

CLC NO.: U463.8Document Code: AArticle ID: 1671-7988(2016)04-70-03

引言

懸架是車架與車輪之間一切傳力連接裝置的總稱，一般由彈性元件、減振器和導(dǎo)向機(jī)構(gòu)組成[1]。汽車懸架性能的優(yōu)劣直接影響著汽車的乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性，傳統(tǒng)的被動懸架系統(tǒng)的剛度和阻尼都是不可調(diào)的，只是在很窄的頻帶內(nèi)具有良好的減振性能，無法在汽車的行駛過程中隨路面激勵(lì)和汽車運(yùn)行狀態(tài)的變化而變化。主動懸架可以根據(jù)路面激勵(lì)的狀況，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)懸架系統(tǒng)的主動控制力，來抑制整個(gè)汽車振動，從而可以大大改善汽車的行駛平順性。

目前，汽車懸架的主動控制方法多種多樣，丁科等采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對主動懸架進(jìn)行控制[2]，李偉等人把LQR最優(yōu)控制理論應(yīng)用到主動懸架控制中[3]。本文對主動懸架進(jìn)行模糊控制，研究采用模糊控制的主動懸架的舒適性。

1、汽車主動懸架控制系統(tǒng)的模型建立

1.1 1/4汽車主動懸架動力學(xué)模型的建立

圖1　1/4車主動懸架動力學(xué)簡化模型

1/4汽車主動懸架系統(tǒng)的動力學(xué)模型如圖1所示，它由懸掛質(zhì)量m2，懸架彈簧剛度k2，阻尼c2，非懸掛質(zhì)量m1，輪胎剛度k1、作動器輸出力f以及路面輸入x0組成。

根據(jù)圖1所示，由牛頓第二定律可得其運(yùn)動微分方程為：

寫出系統(tǒng)的狀態(tài)方程為：

1.2 隨機(jī)路面輸入模型的建立

路面不平度是影響汽車懸架動力學(xué)特性和汽車整體振動的外部主要原因，所以建立適當(dāng)?shù)穆访孑斎肽Ｐ蛯Ψ治銎噾壹艿奶匦杂泻苤氐淖饔?。隨機(jī)路面時(shí)域輪廓生成方法有兩種[4]，對高斯白噪聲經(jīng)過積分后生成或?qū)ζ渫ㄟ^濾波器濾波后產(chǎn)生，本文采用后者方法來生成隨機(jī)里面模型。其時(shí)域表達(dá)式為：

式中，路面不平度系數(shù)G( n0)= 256×10-6m2/ m-1，其為C

q 0級路面的不平度系數(shù)；標(biāo)準(zhǔn)空間頻率n0= 0.1 m-1；路面空間截止頻率f00= 0.01 m-1；車速v=15 m / s；w( t )是均值為零的高斯白噪聲。

根據(jù)以上數(shù)據(jù)，則用Matlab/Simulink路面仿真結(jié)果如圖2所示：

圖2　C級路面輸入激勵(lì)

2、汽車主動懸架模糊控策略設(shè)定

2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)的選擇

模糊控制器的結(jié)構(gòu)直接影響著控制系統(tǒng)的特性[5-6]。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)以車身加速度a和車身速度v為模糊控制器的輸入，主動力為f為輸出的二位模糊控制器。選取的車身加速度a的基本論域?yàn)閇-10,10]m/s2，車身速度v的基本論域?yàn)閇-1, 1]m/s，模糊論域?yàn)閇-3,3]，模糊語言均取為{NB,NM,NS, Z,PS,PM,PB}，各元素代表負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大。輸出變量F的基本論域?yàn)閇-900,900]N，模糊論域?yàn)閇-3,3]，模糊語言取為{ NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB }。為了方便起見本文輸入和輸出的隸屬度函數(shù)都取三角形，去模糊化方法采用重心法。

2.2 主動懸架模糊控制規(guī)則的建立

本文模糊控制規(guī)則把專家知識以及設(shè)計(jì)人員的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，制定模糊控制規(guī)則如下表1所示：

表1　模糊控制規(guī)則表

3、仿真分析

3.1 仿真條件以及模型的建立

根據(jù)上述建立的1/4汽車主動懸架動力學(xué)模型和模糊控制策略，并選定車輛參數(shù)m2=318kg,k2=22000N/m, c2=1520N﹒m/s,m1=46kg,k1=192000N·s/m。仿真路面為C級路面，車速為15m/s，在Matlab/Simulink建立仿真模型如圖3、4所示，汽車主動懸架模型采用狀態(tài)空間表達(dá)。

圖3　汽車主動懸架模糊控制仿真模型

圖4　汽車被動懸架模型

仿真時(shí)間設(shè)定為10s，采用可變步長ode45求解算法進(jìn)行仿真，仿真得到車身加速度和車身速度圖如圖5、6所示。

圖5　車身加速度時(shí)域響應(yīng)

圖6　車身速度時(shí)域響應(yīng)

3.2 仿真結(jié)果的分析

為了定性分析汽車主動懸架采用模糊控制的優(yōu)越性，本文計(jì)算了車身加速度和車身速度的均方根如表2所示。由表2可以看出，在相同的外界條件輸入下，模糊控制條件下車身加速度的均方根相比于被動控制減少了23.55﹪，車身速度減少了18.1﹪。因此主動懸架采用模糊控制來控制車身的加速度和速度要比被動懸架好。

表2　主動懸架與被動懸架性能均方根值

4、結(jié)論

本文探討了主動懸架采用模糊控制和被動懸架的性能并進(jìn)行了比較發(fā)現(xiàn)：

（1）主動懸架減振效果優(yōu)于被動懸架，而采用的模糊控制策略為實(shí)際的主動懸架設(shè)計(jì)提供了參考，具有一定的實(shí)際意義。

（2）在設(shè)計(jì)模糊控制器的時(shí)候，模糊規(guī)則的制定以及比例因子和量化因子的選擇都有可能影響模糊控制性能，所以對模糊規(guī)則、量化因子和比例因子的優(yōu)化也是以后研究的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 余志生.汽車?yán)碚揫M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009,3.

[2] 丁科等.車輛主動懸架的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制[J].汽車工程,2001(5).

[3] 李偉,何渝生.汽車主動懸架一種控制方法的研究[J].重慶交通學(xué)院學(xué)報(bào),1997(1).

[4] Elbeherily EL M. Advanced Ground Vehicle Suspension System A classified Bibliography [J].VSD.1995.24:231-256.

[5] 柴牧,董恩國,李振興.汽車主動懸架的模糊PID控制策略[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2003,30(5):1-3.

[6] 馮冬青.模糊智能控制[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2003.

中圖分類號：U463.8

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1671-7988(2016)04-70-03

作者簡介：張好好，研究生，就讀于長安大學(xué)汽車學(xué)院，車輛工程專業(yè)。

Fuzzy control research of vehicle active suspension

Zhang Haohao, Gao Le, Zhang Wei
( University of changan automobile school, Shaanxi Xi 'an 710064 )

Abstract:Firstly, this article analyses the dynamic characteristic of the vehicle active suspension and set up a dynamic model of the quarter of the vehicle active suspension. According to the established model, the fuzzy control was applied to the active suspension, which can control the active force, so that the suspension performance to reach the optimum state; finally, we carry on the simulation to a certain type of vehicle parameters, the simulation results show that: the active suspension has a good performance with the fuzzy control.

Keywords:active suspension; dynamic model; fuzzy control