電控空氣懸架系統(tǒng)參數(shù)自整定模糊PID控制

曹愷，王韋韋，陳黎卿*，董威望

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，安徽合肥 230036；2.佳通輪胎(中國)投資有限公司 技術(shù)研發(fā)部，安徽合肥 230601)

電控空氣懸架系統(tǒng)參數(shù)自整定模糊PID控制

曹愷1，王韋韋1，陳黎卿1*，董威望2

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，安徽合肥 230036；2.佳通輪胎(中國)投資有限公司 技術(shù)研發(fā)部，安徽合肥 230601)

提出電控空氣懸架(Electronically Controlled Air Suspension，ECAS)的參數(shù)自整定模糊PID控制策略，設(shè)計參數(shù)自整定模糊PID控制器。利用AMESim軟件建立1/4電控空氣懸架系統(tǒng)模型，采用Matlab/Simulink和AMESim在不同路面、不同車速下對空氣懸架系統(tǒng)分別進(jìn)行PID控制與參數(shù)自整定模糊PID控制策略下的聯(lián)合仿真。仿真結(jié)果表明：與PID控制仿真比較，采用參數(shù)自整定模糊PID控制策略使電控空氣懸架的性能指標(biāo)得到顯著改善。搭建1/4電控空氣懸架試驗臺，利用電液伺服激振臺進(jìn)行激勵加載，完成硬件在環(huán)實時仿真測試，試驗結(jié)果證明采用參數(shù)自整定模糊PID控制能有效提高懸架的總體性能。

ECAS；聯(lián)合仿真；硬件在環(huán)；參數(shù)自整定模糊PID控制

ECAS系統(tǒng)主要由懸架ECU、控制執(zhí)行器及傳感器組成。汽車行駛過程中，傳感器實時測量車身、車輪的運動狀態(tài)信號，懸架ECU對各傳感器采集的信號進(jìn)行判斷，并通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)對空氣彈簧的剛度和車身高度進(jìn)行調(diào)節(jié)，以改善汽車的行駛平順性和操作穩(wěn)定性[1-2]。在整個ECAS系統(tǒng)的運行過程中，控制系統(tǒng)是影響懸架系統(tǒng)性能的最關(guān)鍵因素。本文利用AMESim中的機(jī)械、氣動元件建立1/4車輛空氣懸架系統(tǒng)，設(shè)計PID控制器和參數(shù)自整定模糊PID控制器，基于AMESim/Matlab軟件，分別采用PID控制和參數(shù)自整定模糊PID控制對電控空氣懸架進(jìn)行聯(lián)合仿真，以驗證參數(shù)自整定模糊PID控制提高懸架整體性能的有效性[3-4]。

1 1/4電控空氣懸架系統(tǒng)模型

車輛行駛過程中，考慮到簧載質(zhì)量和非簧載質(zhì)量之間有垂直向上、向下2個方向的力，而AMESim中沒有符合要求的空氣彈簧元件，因此可以利用AMESim中的活動缸體活塞和可變氣室容積裝置模型進(jìn)行組合設(shè)計，建立帶附加氣室的空氣彈簧仿真模型，并對空氣彈簧內(nèi)的氣體初始壓力和初始溫度等參數(shù)進(jìn)行設(shè)置[5]。使用電磁閥連接空氣彈簧主氣室和附加氣室，通過對電磁閥開口量的控制實現(xiàn)對主、輔氣室之間氣流的調(diào)節(jié)。利用AMESim中的機(jī)械、氣動部分建立車輛的二自由度1/4空氣懸架系統(tǒng)模型，模型如圖1所示，模型主要參數(shù)如表1所示。

2 參數(shù)自整定模糊PID控制

2.1控制原理

在常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上加入模糊控制器和參數(shù)修正，同時加入采用模糊集表示控制規(guī)則的條件與操作，把模糊控制規(guī)則的相關(guān)信息保存到計算機(jī)的知識庫中，計算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實際響應(yīng)運用模糊推理，自動對PID參數(shù)進(jìn)行最佳設(shè)定[6-7]。ECAS參數(shù)自整定模糊PID控制系統(tǒng)原理如圖2所示。1)加速度傳感器采集到的車身垂直方向的振動加速度信號ar(t)與給定的車身垂直加速度初始信號a0(t)經(jīng)差分器后，輸出車身垂直加速度均方根偏差信號ac(t)與車身垂直加速度均方根偏差變化率信號acb(t)，這兩個信號作為模糊控制器和PID控制器的輸入信號。2)模糊控制器把采集到的輸入量模糊化，依據(jù)模糊邏輯決策和模糊控制規(guī)則，應(yīng)用模糊邏輯推理輸出ΔKp、ΔKi、ΔKd；3)經(jīng)過修正過的Kp、Ki、Kd輸入至PID控制器，根據(jù)PID控制算法的離散化計算，最后得到模糊自整定PID控制器的輸出電信號u(t)，該電信號通過電磁閥對空氣懸架系統(tǒng)進(jìn)行控制[8-9]。

圖1 1/4車輛電控空氣懸架系統(tǒng)模型

表1 1/4車輛電控空氣懸架系統(tǒng)模型主要參數(shù)

圖2 ECAS參數(shù)自整定模糊PID控制系統(tǒng)原理圖

2.2參數(shù)自整定模糊PID控制器的設(shè)計

2.2.1 輸入與輸出變量

車輛電控空氣懸架性能指標(biāo)包括車身垂直方向上的振動加速度、懸架動行程和輪胎動載荷[10]，本文假設(shè)懸架動行程和輪胎動載荷一定，以車身垂直方向的振動加速度均方根作為評價指標(biāo)，則

ac=as-aa，

acb=dac(t)/dt，

式中：as為加速度均方根給定值；aa為加速度均方根實際值。

本文選取ac和acb為模糊控制器的輸入變量[11],把Kp、Ki和Kd的變化量△Kp、△Ki和△Kd作為模糊控制器的輸出變量，經(jīng)參數(shù)修正后輸出

Kp=Kp0+γpΔKp,

Ki=Ki0+γiΔKi,

Kd=Kd0+γdΔKd,

式中：Kp0、Ki0和Kd0分別為ΔKp、ΔKi和ΔKd的初始量；γp、γi和γd為校正系數(shù)。

根據(jù)PID控制算法的離散化計算，得到參數(shù)自整定模糊PID控制器的輸出

(4)

2.2.2 輸入量的論域和比例因子

通過試驗選取本控制系統(tǒng)輸入變量ac和acb的模糊論域為[6，-6]，控制變量ac、acb、Kp、Ki及Kd采用7個語言模糊子集(將輸入、輸出變量進(jìn)行模糊化，7個模糊子集分別為PB( 正大)、PM( 正中)、PS( 正小)、Z(零)、NS( 負(fù)小)、NM( 負(fù)中)、NB( 負(fù)大)。由于本文有ac、acb2個輸入變量，因而選用二位模糊控制器，輸入輸出均選取{NB，NS，Z，PS，PB}5個語言值，Kp、Ki、Kd的模糊子集{NB，NS，Z，PS，PB}通過量化因子將ac和acb離散后與模糊論域?qū)?yīng)[12-13]。ac、acb的量化因子[14]分別為

(5)

式中：nac、nacb為模糊級數(shù)，通常取nac=nacb=6；取Kac=7.8，Kacb=1.2[15-16]。

2.2.3 模糊控制規(guī)則

根據(jù)懸架系統(tǒng)車身垂直方向振動加速度的變化規(guī)律，模糊推理采用Max-min模型。

1)當(dāng)|ac|較大時，取較大的Kp和較小的Kd可以使系統(tǒng)具有較好的跟蹤性能，同時為了避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)，要限制積分作用，取較大Ki。

2)當(dāng)|ac|處于中等時，取較小的Kp，適當(dāng)?shù)腒i和Kd(特別是Kd的取值對系統(tǒng)的響應(yīng)影響較大)可以使系統(tǒng)響應(yīng)具有較小的超調(diào)性能。

3)當(dāng)|ac|較小時，Kp和Ki均應(yīng)取大些，可以使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性。同時為了避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)振蕩，當(dāng)|acb|值較小時，Kd可取大一些。

4)當(dāng)|acb|值較大時，Kd應(yīng)取較小值，此時Kd為中等大小。

模糊控制規(guī)則表如表2[17]所示。

表2 模糊控制規(guī)則表

3 AMESim與Matlab/simulink聯(lián)合仿真

參數(shù)自整定模糊PID控制器是利用模糊邏輯算法并根據(jù)一定的模糊規(guī)則對PID控制的比例、積分、微分關(guān)系進(jìn)行實時優(yōu)化，以達(dá)到較為理想的控制效果，包括參數(shù)模糊化、模糊規(guī)則推理、參數(shù)解模糊、PID控制器等幾個重要部分，本文的參數(shù)自整定模糊PID控制器模塊圖如圖3所示。用圖3代替圖1中的“控制器”，應(yīng)用AMESim / Matlab軟件建立基于自整定模糊PID控制的1/4車輛電控空氣懸架聯(lián)合仿真模型。設(shè)定懸架模型參數(shù)：簧上質(zhì)量ms=1 000 kg，簧下質(zhì)量mu=150 kg，輪胎剛度kt=750 kN/m，空氣彈簧剛度ks=2 000 kN/m。設(shè)汽車以80 km/h 的車速在B級路面行駛和以60 km/h的車速在 C級路面上行駛，分別采用參數(shù)自整定模糊PID控制和PID控制對電控空氣懸架進(jìn)行AMESim/Matlab聯(lián)合仿真，路面輸入采用濾波白噪聲。當(dāng)車輛以80 km/h車速行駛在B級路面時，懸架的時間歷程響應(yīng)如圖4所示，車輛以60 km/h車速行駛在C級路面時，懸架的時間歷程響應(yīng)如圖5所示。2種車速和路面行駛工況下車身平順性指標(biāo)對比如表3所示。

圖3 參數(shù)自整定模糊PID控制器模塊圖

圖4 80 km/h B級路面時的時域響應(yīng)曲線

圖5 60 km/h C級路面時的時域響應(yīng)曲線

表3 不同路面與車速行駛工況下車身平順性指標(biāo)的均方根

由表3可知，車輛以60 km/h的車速行駛在B級路面上，采用自整定模糊PID控制時，車身的垂直振動加速度、懸架動行程、輪胎動載荷分別比采用傳統(tǒng)PID控制時降低了23.17%、13.15%、18.66%；車輛以80 km/h的車速行駛在C級路面上，采用自整定模糊PID控制時，車身的垂直振動加速度、懸架動行程、輪胎動載荷分別比采用傳統(tǒng)PID控制時降低了26.38%、17.08%、26.15%。

因此，采用參數(shù)自整定模糊PID控制策略，根據(jù)檢測到的ac、acb的值，采用模糊控制理論對PID的Kp、Ki、Kd實時整定，能達(dá)到衰減車身振動的效果，車輛平順性優(yōu)于使用傳統(tǒng)的PID控制的懸架系統(tǒng)。

4 硬件在環(huán)試驗驗證

4.1硬件在環(huán)平臺搭建

為了驗證參數(shù)自整定模糊PID控制系統(tǒng)的有效性，搭建基于NI-PXI實時處理器的電控空氣懸架硬件在環(huán)試驗平臺[18]。試驗系統(tǒng)主要包括PC上位機(jī)、NI-PXI-8102實時控制器、控制器模型、執(zhí)行器和1/4懸架試驗臺，如圖6所示。PC上位機(jī)主要用于運行基于NI Veristand和LabVIEW開發(fā)的硬件在環(huán)實時測試軟件系統(tǒng)，該軟件系統(tǒng)將轉(zhuǎn)化后的MATALAB/Simulink模型輸入到下位機(jī)PXI實時處理器中，同時對整個硬件在環(huán)平臺進(jìn)行開關(guān)控制、參數(shù)調(diào)節(jié)、狀態(tài)激勵和數(shù)據(jù)監(jiān)測等試驗管理[19]。

圖6 ECAS ECU硬件在環(huán)測試平臺

上、下位機(jī)通過NI-PXI-8102實時控制器進(jìn)行通信，工作區(qū)Workspace主要用于控制模型運行，監(jiān)測懸架簧上質(zhì)量加速度等參數(shù)。硬件在環(huán)系統(tǒng)工作區(qū)面板如圖7所示。

圖7 硬件在環(huán)系統(tǒng)工作區(qū)面板

4.2臺架試驗

試驗在圖8所示的臺架上進(jìn)行。下位機(jī)將采集到的簧上質(zhì)量加速度模擬信號發(fā)送給上位機(jī)，上位機(jī)對下位機(jī)傳送的信號進(jìn)行參數(shù)自整定模糊PID運算，將運算得到的控制量輸入到下位機(jī)。改變懸架執(zhí)行器開關(guān)電磁閥所處的位置，以驅(qū)動減振器的轉(zhuǎn)閥和空氣彈簧的連通閥，從而調(diào)節(jié)油液阻尼孔和空氣節(jié)流孔的尺寸面積，以改變減振器的阻尼和空氣彈簧的剛度，使懸架在“軟”、“中”和“硬”3個狀態(tài)之間自動轉(zhuǎn)換，從而達(dá)到改善電控空氣懸架系統(tǒng)性能的目的[20]。

4.3試驗結(jié)果

對1/4電控空氣懸架進(jìn)行硬件在環(huán)試驗，由單通道電液伺服系統(tǒng)提供與仿真相同的正弦波激勵。分別選擇以下3種情況進(jìn)行試驗與仿真：空氣懸架“軟”狀態(tài)，振幅10 mm，頻率2 Hz；空氣懸架“中”狀態(tài)，振幅20 mm，頻率2 Hz；空氣懸架“硬”狀態(tài)，振幅30 mm，頻率1.5 Hz。對比臺架試驗結(jié)果如圖9～11所示。兩種控制方式下懸架“中”狀態(tài)平順性指標(biāo)的均方根如表4如示。

圖8 電控空氣懸架試驗臺架

a)臺架試驗 b)仿真圖9 空氣懸架“軟”狀態(tài)車身振動加速度曲線

a)臺架試驗 b)仿真圖10 空氣懸架“中”狀態(tài)車身振動加速度曲線

a)臺架試驗 b)仿真圖11 空氣懸架“硬”狀態(tài)車身振動加速度曲線

表4 正弦波激勵懸架“中”狀態(tài)平順性指標(biāo)的均方根

由圖9～11及表4可知，采用參數(shù)自整定模糊PID控制時得到的車身垂直加速度、懸架動撓度和輪胎動行程的均方根比采用PID控制分別降低了17.11%、23.48%、15.78%，驗證了仿真結(jié)果的有效性。

5 結(jié)論

1)在不同的路面激勵工況下，對所建的1/4電控空氣懸架系統(tǒng)模型進(jìn)行聯(lián)合仿真試驗，與采用傳統(tǒng)PID控制相比，參數(shù)自整定模糊PID控制通過調(diào)節(jié)懸架減振器的阻尼和彈簧的剛度，減小了車身在垂直方向上的加速度，改善了輪胎的動行程，大大提高了車輛的行駛平順性。

2)搭建硬件在環(huán)仿真測試系統(tǒng)，在電液伺服激振臺上，應(yīng)用參數(shù)自整定PID控制器對1/4電控空氣懸架進(jìn)行硬件在環(huán)測試，驗證了參數(shù)自整定模糊PID控制改善懸架總體性能的有效性。

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(責(zé)任編輯：楊秀紅)

FuzzyParameterSelf-TuningPIDControlofElectronically-ControlledAirSuspensionSystem

CAOKai1,WANGWeiwei1,CHENLiqing1,DONGWeiwang2

(1.CollegeofEngineering,AnhuiAgriculturalUniversity,Hefei230036,China; 2.TechnolgyDevelopmentDepartment,GitiTechnology(China)InvestmentCo.,Ltd.,Hefei230601,China)

This article presents the fuzzy parameter self-tuning PID control strategy of the electronically-controlled air suspension system (ECAS) to design the fuzzy parameter self-tuning PID controller. The AMESim software is used to establish the model of 1/4 ECAS system.Under different road and speed conditions, the Matlab/simulink and AMESim are used to make the co-simulation for the air suspension system in the strategies of the PID control and the fuzzy parameter self-tuning PID control.The simulation results show that the simulation in the fuzzy parameter self-tuning PID control strategy makes the performance indexes of the ECAS significantly improved compared with the PID control simulation. A test rig of 1/4 ECAS vehicle is developed to conduct the excitation loading through the electro-hydraulic servo vibration table and the hardware-in-the-loop (HIL) real-time simulation test.The test results verify that the fuzzy parameter self-tuning PID control can improve the overall performance of the suspension system effectively.

electronically-controlled air suspension (ECAS); co-simulation; hardware-in-the-loop; fuzzy parameter self-tuning PID control

2016-11-14

安徽省高校自然科學(xué)重點項目(KJ2015A305)；安徽省自然科學(xué)基金(1308085QE94)

曹愷(1992—)，男，碩士研究生，主要研究方向為汽車懸架設(shè)計與動力學(xué)分析，E-mail：1045428838@163.com.

*通訊作者：陳黎卿(1979—)，男，教授，副院長，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為車輛系統(tǒng)動力學(xué)，E-mail：123@163.com.

10.3969/j.issn.1672-0032.2017.02.001

U463.33

：A

：1672-0032(2017)02-0001-08