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    動態(tài)減振輪轂驅(qū)動電動車半主動懸架系統(tǒng)優(yōu)化控制

    2022-08-19 13:18:44王小龍劉廣璞黃晉英郭彥青
    噪聲與振動控制 2022年4期
    關(guān)鍵詞:振動質(zhì)量系統(tǒng)

    王小龍,劉廣璞,黃晉英,郭彥青

    (中北大學(xué) 機械工程學(xué)院,太原 030051)

    隨著能源危機問題日益突出,輪轂驅(qū)動電動車因其結(jié)構(gòu)緊湊、驅(qū)動效率高和無污染等優(yōu)點,成為目前國內(nèi)外電動車技術(shù)的研究熱點[1-4]。然而,由于輪轂電機造成的簧下質(zhì)量增大,電機轉(zhuǎn)矩波動和不平衡電磁力會導(dǎo)致汽車乘坐舒適性和行駛平順性急劇惡化[5-6]。

    為解決輪轂電機導(dǎo)致的振動負效應(yīng)問題,Bridgestone公司[4]利用減振機構(gòu)將輪轂電機懸置,從而建立了將電機作為吸振器的動態(tài)減振懸架構(gòu)型。Shao 等[1]針對動態(tài)減振輪轂驅(qū)動電動車主動懸架,設(shè)計了一種基于懸架系統(tǒng)全狀態(tài)反饋的模糊H∞控制策略。張云等[7]針對動態(tài)減振輪轂驅(qū)動電動車主動懸架系統(tǒng),設(shè)計了全狀態(tài)反饋滑??刂破?。胡一明等[8]基于動態(tài)吸振的主被動一體化懸架構(gòu)型,設(shè)計了懸架系統(tǒng)全狀態(tài)反饋多目標(biāo)粒子群優(yōu)化線性二次最優(yōu)(MOPSO-LQR)控制器,通過控制參數(shù)優(yōu)化,實現(xiàn)了車輛平順性、操縱穩(wěn)定性及懸架效率的全局最優(yōu)。

    電動車動態(tài)減振懸架系統(tǒng)全狀態(tài)反饋控制系統(tǒng)相比傳統(tǒng)懸架,增加了電機懸置位移和電機振動速度兩個狀態(tài),因此需要兩個額外傳感器或觀測器,顯著提高了系統(tǒng)成本和復(fù)雜度。半主動懸架具有結(jié)構(gòu)簡單、響應(yīng)快速、成本較低的優(yōu)點,在電動車領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景[9-10]。本文在最優(yōu)控制理論框架下,考察全狀態(tài)反饋和部分狀態(tài)反饋控制電動車半主動懸架的性能差異。研究結(jié)果為電動車懸架系統(tǒng)部分狀態(tài)反饋控制策略設(shè)計提供理論依據(jù)。

    1 半主動懸架系統(tǒng)動力學(xué)模型

    動態(tài)減振輪轂驅(qū)動電動車半主動懸架系統(tǒng)的動力學(xué)模型如圖1[1,4]所示。其中:ms、mu和md分別為簧上質(zhì)量、輪胎質(zhì)量和電機質(zhì)量;ks、kd和kt分別為懸架剛度、電機懸置剛度和輪胎剛度;Cs和Cd分別為懸架和電機懸置阻尼系數(shù);xs、xu、xd和xr分別為懸架簧上質(zhì)量、輪胎、電機和路面垂向激勵位移;Fsa為半主動作動力。

    圖1 動態(tài)減振半主動懸架動力學(xué)模型

    利用牛頓第二定律,可得動態(tài)減振輪轂驅(qū)動電動車半主動懸架的動力學(xué)方程:

    若選取全狀態(tài)變量

    則系統(tǒng)狀態(tài)空間模型可寫為:

    其中:

    若令d(t)=kd(xd-xu)+并選取部分狀態(tài)變量則系統(tǒng)狀態(tài)空間模型可寫為:

    2 懸架系統(tǒng)優(yōu)化控制

    簧上質(zhì)量加速度、懸架動行程、輪胎動載荷(動變形)、電機垂向加速度和電機所受最大動態(tài)力是評價輪轂驅(qū)動電動車行駛平順性、操縱穩(wěn)定性和電機振動的重要評價指標(biāo),選取如下輸出控制變量:

    則懸架系統(tǒng)的控制可轉(zhuǎn)化為在可行域U內(nèi)尋求控制序列u使得zi(i=1~5)最小的多目標(biāo)優(yōu)化問題,即:

    選取懸架系統(tǒng)全狀態(tài)進行控制時,若定義如下二次性能指標(biāo):

    其中:q1、q2、q3、q4和r分別為簧上質(zhì)量加速度、懸架位移、輪胎動變形、電機振動加速度和執(zhí)行器的加權(quán)系數(shù),Q為狀態(tài)變量的加權(quán)矩陣,R為控制變量的加權(quán)矩陣,N為控制與狀態(tài)變量交叉項的加權(quán)矩陣。對于給定的加權(quán)系數(shù),最小化二次性能指標(biāo)即為求解如下HJB方程[11]:

    最優(yōu)反饋控制律為:

    通過加權(quán)系數(shù)優(yōu)化,即可得到期望的懸架系統(tǒng)控制性能。

    選取懸架系統(tǒng)部分狀態(tài)進行控制時,定義如下二次性能指標(biāo):

    其中:γ為干擾抑制系數(shù)。則控制問題轉(zhuǎn)化為尋求控制律,在給定干擾抑制能力的同時使得懸架系統(tǒng)性能最優(yōu)。求解該H∞最優(yōu)控制問題即為求解如下HJI方程[11]:

    對于給定的干擾抑制系數(shù)γ,最優(yōu)反饋控制律為:

    考慮到半主動作動器只能耗散能量,忽略作動器的遲滯特性和響應(yīng)時間等動力學(xué)特性,則式(8)和式(11)對應(yīng)的最終的半主動控制律為:

    其中i=1,2。

    3 仿真分析

    加權(quán)系數(shù)對懸架系統(tǒng)的控制性能具有重要的影響。在B 級隨機路面下分別以單目標(biāo)最小,其他目標(biāo)與被動懸架和開環(huán)懸架性能大致相當(dāng)為約束,利用NSGA-II 對加權(quán)系數(shù)在(0,106]范圍內(nèi)進行優(yōu)化?;谌绫?所示的汽車懸架系統(tǒng)參數(shù),得到電動車懸架系統(tǒng)的控制性能和優(yōu)化控制增益如表2所示,其中ki(i=1~6)為控制增益參數(shù),分別對應(yīng)xs-xu、

    表1 汽車動力學(xué)模型參數(shù)[1]

    從表2可以看出,將簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力最小作為控制目標(biāo)時,全狀態(tài)LQR控制和部分狀態(tài)H∞控制具有相同的控制性能;將懸架位移與輪胎動載荷最小作為控制目標(biāo)時,全狀態(tài)LQR控制略優(yōu)于部分狀態(tài)H∞控制;將電機振動加速度最小作為控制目標(biāo)時,全狀態(tài)LQR控制優(yōu)于部分狀態(tài)H∞控制,但對應(yīng)的簧上質(zhì)量加速度有所增大。

    表2 懸架系統(tǒng)控制性能及控制增益

    簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力和電機振動加速度優(yōu)化的散點(Scatter)圖分別如圖2和圖3所示。由圖中可以得出,簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力大致呈正相關(guān),而與電機振動加速度大致呈負相關(guān)。如圖4所示的簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力和振動加速度的傳遞特性也表明:在全頻域內(nèi)簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力呈正相關(guān)性;對于電機振動加速度,雖然在低頻和高頻與簧上質(zhì)量加速度呈正相關(guān)性,但在中低頻降低簧上質(zhì)量加速度不會顯著改變電機的振動加速度,因此圖3中在簧上質(zhì)量加速度較小的區(qū)域呈現(xiàn)出電機振動加速度與簧上質(zhì)量加速度的正相關(guān)性。

    圖2 電機最大動態(tài)力與簧上質(zhì)量加速度scatter圖

    圖3 電機加速度與簧上質(zhì)量加速度scatter圖

    圖4 簧上質(zhì)量加速度與電機最大動態(tài)力和振動加速度的傳遞特性

    全狀態(tài)LQR 控制與部分狀態(tài)H∞控制在控制律結(jié)構(gòu)上的區(qū)別在于引入了電機懸置剛度項k3與電機振動速度項k4。由于k3的變化范圍相對電機懸置剛度較小,因此對懸架系統(tǒng)簧上質(zhì)量加速度、電機動態(tài)力和電機振動加速度的影響也相對較小,在設(shè)計過程中可通過被動優(yōu)化實現(xiàn)。

    圖5至圖7為其他控制參數(shù)為0 時k4對簧上質(zhì)量加速度、電機所受動態(tài)力和輪胎動變形的影響,其中路面激勵信號為振幅為0.05 m 的頻率范圍為0.1 Hz~100 Hz的正弦信號。

    圖5 k4對簧上質(zhì)量加速度的影響

    圖6 k4對電機所受動態(tài)力的影響

    圖7 k4對輪胎動變形的影響

    從圖中可以看出,當(dāng)k4取負值時,其對懸架系統(tǒng)性能的影響較??;當(dāng)k4>0時,隨著k4的增大簧上質(zhì)量加速度和電機所受動態(tài)力都有所增大;而輪胎動變形在低頻有所增大,但在高頻時有一定減小。因此,k4在汽車的操縱穩(wěn)定性與平順性和電機所受動態(tài)力方面的取值存在一定的矛盾性。

    然而,當(dāng)以乘坐舒適性為主要控制目標(biāo)時(控制增益見表2中z1對應(yīng)的參數(shù)),在凸包激勵和隨機路面激勵[9]下,部分狀態(tài)H∞控制與全狀態(tài)LQR 控制都具有基本相同的控制性能(如圖8和圖9所示),因此可顯著降低懸架系統(tǒng)復(fù)雜度和成本。

    圖8 凸包激勵下簧上質(zhì)量加速度響應(yīng)

    圖9 隨機路面激勵下簧上質(zhì)量加速度功率譜密度

    4 結(jié)語

    針對輪轂電機導(dǎo)致的電動車懸架系統(tǒng)振動負效應(yīng)問題,基于動態(tài)減振半主動懸架構(gòu)型,在最優(yōu)控制理論框架下,分別設(shè)計了懸架系統(tǒng)全狀態(tài)反饋LQR控制器和部分狀態(tài)反饋H∞最優(yōu)控制器,并分別以簧上質(zhì)量加速度、電機所受最大動態(tài)力、電機垂向振動加速度、懸架位移和輪胎動載荷最小為目標(biāo),利用NSGA-II 對加權(quán)系數(shù)進行了優(yōu)化。仿真分析結(jié)果表明:

    (1)電機懸置剛度控制項對懸架系統(tǒng)性能影響相對較小,其值可通過優(yōu)化被動實現(xiàn),在控制策略設(shè)計時可以略去;

    (2)增大電機速度項不利于改善乘坐舒適性和電機工作環(huán)境;

    (3)車身加速度與電機所受最大動態(tài)力基本呈正相關(guān)性,而與電機加速度基本呈負相關(guān)性,因此在懸架控制策略設(shè)計時需要進行折中考慮;

    (4)當(dāng)以乘坐舒適性為主要目標(biāo)時,通過合理參數(shù)優(yōu)化設(shè)計,部分狀態(tài)反饋H∞最優(yōu)控制可具有與全狀態(tài)反饋LQR控制基本相當(dāng)?shù)目刂菩阅?,從而可顯著降低系統(tǒng)成本和復(fù)雜度。

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