1、半主动空气悬架的参数自调整模糊控制仿真第 33 卷第 3 期2003 年 7 月吉林大学(工学版)JournalofJilinUniversity(EnsnaringandTechnologyEdition)Vo1.33No.3July2003文章编号:16715497(2003)03 000504半主动空气悬架的参数自调整模糊控制仿真陈燕虹,刘宏伟 2,雷海蓉 2(1.吉林大学测试科学实验中心,吉林长春 130025;2.吉林大学汽车 T 程学院,吉林长春 130025)摘要:针对半主动空气悬架系统进行了自调整模糊控制算法的仿真研究 .以某空气悬架大客车 1/4 车辆模型为仿真对象,设计了参
2、数自调整的模糊控制器 ,并以 B 级路面为随机输入,以平顺性为评价指标,对模型进行了计算机仿真.结果表明,在引入参数自调整模糊控制方法后.车辆的行驶平顺性得到了改善.此外,当汽车行驶工况变化时,该控制器仍表现出良好的控制效果.关键词:空气悬架;参数自调整模糊控制;均方根值中图分类号:U270.1 文献标识码:AParameter-self-adjustedfuzzycontrolmethodappliedtosemi-activeairspringsuspensionofvehicleCHENYan.hong,LIUHong-zoei,LEIHai.rong(1.CenterofTestSci
3、ence,JilinUniversity,Changchun130025,China;2.CollegeofAutomotiveEngineering,JilinUniversity,Changchun130025,China)Abstract:Aparameterself.adjustedfuzzycontrolmethodwasappliedtosemiactiveairspringsuspensionofvehicle.Aquarter-carmodelanditsparameterselfadjustedfuzzycontrollerwerebuilt,andcomputersimul
4、ationswerecarriedoutwithanalogousGradeBroadasinputandridecomfortasevaluationcriterion.TheresultsshowthattheroadcomfortisimprovedbytheuseofthefuzzycontrollerandthesuspensionperfonTiSrobustlyattransientdrivingconditions.Keywords:airspringsuspension;parameterselfadjustedfuzzycontroller;RMS电子控制式空气悬架系统主要
5、包括空气压缩机,气压电磁阀,车身高度传感器,空气弹簧和电子控制单元(ECU). 电子控制式空气悬架可根据不同的路面条件,载荷质量,行驶速度等行驶工况,实时调整悬架系统的刚度,使整车具有更好的舒适性和操纵稳定性.其中,控制算法的研究对改善和提高空气悬架的性能具有至关重要的作用.模糊控制是近年来迅速发展起来的新型智能控制方法之一【1qJ.其最大的特点是可将人的控制经验用模糊语言描述,用于控制对象的数学模型具有强非线性或无精确数学模型的控制过程.本文基于模糊控制理论和 MATLAB/SIMULINK 软件,对半主动空气悬架系统的模糊控制算法进行了系统研究.收稿日期:2003.01.17.基金项目:国
6、家自然科学基金资助项目(50075034).作者简介:陈燕虹(1965 一),女,吉林长春人,高级工程师,博士研究生.?6?吉林大学(工学版)第 33 卷1 系统模型及路面输入模型采用如图 1 所示的 2 自由度 1/4 车辆模型.模型中用线性弹簧代替弹性轮胎 ,忽略轮胎阻尼.图中忌为轮胎径向刚度系数;忌为弹簧刚度系数;c 为减振器阻尼系数 ;优 1,m2 分别为非簧载质量和簧载质量;q 为路面激励;z,z 分别为非簧载质量位移及簧载质量位移.所选参数为某豪华大客车的部分参数:优 2:3490kg,优 l:468kg,c=7400N?m/s;忌 t=1357000N/m.根据牛顿第二定律,建立
7、系统的运动微分方程:f 优 1z1+c(1 一 2)+忌(z1 一 z2)一是(q z1)=0【优 22 一 c(1 一 z2)一是(z1 一 z2)=0根据式(1),在 MAT/SIMULINK 里建立了系统的动力学模型.汽车在实际环境中受到许多外界干扰的影响,本文只考虑路面不平度对整车行驶平顺性的影响.车轮受到的路面随机干扰可以用白噪声通过一阶滤波后来模拟,其时域数学模型【43n-I 用下式描述:q(t)+avq(t)=(t)图 12 自由度车辆模型式中:q(t)为车轮所受到的路面随机激励;a 为路面不平度系数;为汽Fig.12-DOFmodelofvehicle 车前进速度;(t)为高斯
8、分布的白噪声.当车速为定值时,路面速度功率谱密度为常数 4a2G.(nO),z3.本文在仿真分析时选取国家标准 B级路面,选定行驶车速为 50km/h.在 SIMULINK 里模拟得到路面激励的时域信号.2 半主动悬架模糊控制器设计模糊控制器的设计主要是确定模糊输入输出变量及其论域和控制规则,设计自适应调节机构.本文对常规控制器进行了三方面改进:对模糊控制器的量化因子 ,和比例因子 K根据误差和误差变化率大小进行自调整;加入积分环节,消除稳态误差 ;对模糊控制规则进行分级加权.参数自调整模糊控制系统结构如图 2 所示.给量图 2 参数自调整模糊控制系统Fig.2Parameter-self-a
9、djustedfuzzycontrolsystem2.1 参数自调整的原则及程度实现在模糊控制器中,各语言变量基本论域量化的比例因子与系统的灵敏度有关,它直接决定了相应语言变量的论域等级,其大小关系到系统的动态响应,稳定性以及精度.选择合适的比例因子,可使系统尽快达到给定的性能指标.在实际系统中,量化因子 K 和 K 越大,系统的精度越高.但随着 KK的增大,可能导致系统超调增大,调节时间增加,动态响应变坏.同样,增大 K 能减少稳态误差,从而砸翻哪一第 3 期陈燕虹等:半主动空气悬架的参数自调整模糊控制仿真 7提高调节精度和响应速度.反之减少 K 能减少超调 ,提高稳定性,但会使调节时间加长
10、.积分器放大倍数 K 越大,系统的静态误差消除越快.但 K 过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而引起响应过程的较大超调;若 K 过小,将使系统静态误差难以消除,影响系统的调节精度.因此,为兼顾系统的动静态特性,要求模糊控制器能在线自调整,因子,K,KK 具有一定的自适应能力,以满足系统的性能要求.当偏差或偏差的变化率较大时,缩小 K 和 K,降低大偏差范围内的分辨率,以获得较平缓的控制特性,保证系统的稳定性;同时适当增大 KK 来提高快速性,改善系统的动态性能.当偏差或偏差变化率较小时,系统已接近稳态,则增大 K.和 K,提高系统对小偏差的分辨率,提高控制的灵敏度;同时缩小 KK,以
11、避免超调和振荡,使系统尽快进入稳态精度范围内 .为了实现上述的控制过程,本文编写了 S 函数,将其直接运用到 SIMULINK 的图形化语言中 L5j.针对具体的控制对象,编写的 S 函数 sregulation.ITI 根据误差及误差的变化率的大小,将模糊输入输出量的量化因子,比例因子,积分器放大倍数的值分为 3 组,从而实现系统在仿真过程中的参数自调整.2.2 模糊控制规则的寻优模糊控制系统在不同的状态下,对控制规则中误差和误差的变化的加权程度一般有不同的要求.对二维模糊控制系统而言,当误差较大时控制系统的主要任务是消除误差,这时对误差在控制规则中的加权应该大些.当误差较小时,系统已接近稳
12、态,控制系统的主要任务是使系统尽快稳定,为此必须减小超调,即对误差变化加权要大一些.这些要求只靠一个固定的加权因子难以满足,所以考虑在不同的误差等级引入不同的误差因子,以实现对模糊控制规则的自调整.如果对每一个误差等级都各自引入一个调整因子,就构成了带多个调整因子的控制规则,这样有利于满足控制系统在不同的被控状态下对调整因子的不同要求.其控制规则可表示为:U:E+E+E+E+llllECECECEC式中:U 为模糊输入;E,EC 分别为误差和误差变化率;ao,a1,a2,a3(0,1)为加权系数.为了对加权因子进行自寻优,本文采用 ITAE 积分性能指标 :roo(ITAE)=lle()ldt
13、=min(3)J0式(3)中 J(?)表示误差函数加权时间后的积分面积的大小.为了便于数字计算机实现,将式(3)变为离散形式,即:广 f+ATrfrf+ATAJ=J(f+AT)一 J()=lrlEldrlrlEldr=lflEldr(4)J0J0Jf式中:T 为采样间隔,因T 一般很小,故上式中被积函数 rIEI 可视为常量,并取r=时的值,得:AJ(ITAE)=rlElT(5)本文把式(5)表示的性能指标作为目标函数,寻优过程遵循目标函数逐步减小的原则,不断地修正加权因子的取值,获得了一组优选的加权因子:o=0.85, 口】=0.74,口 2=0.56,3=0.3.在 B 级路面 ,车速为
14、50km/h工况下,对控制系统参数优化后可得到如表 1 所示的模糊控制规则.表 1 模糊控制输入【,Table1Fuzzycontrolinput(【,)NBNMNSNULLPSPMPBNBPBPBPBPMPMPMPMNMPMPMPMPMPSPSPSNSPMPSPSPSPSNULLNULLNULLPSPSNULLNULLNULLNSNSPSNULLNULLNSNSNSNSNMPMNSNSNSNMNMNMNMPBNMNMNMNMNBNBNB,2,l23u+一+一+ 一=EEEE一一一一,?8?吉林大学(工学版)第 33 卷3 仿真结果在对图 1 所示的半主动悬架仿真计算的过程中,本文以簧载质量垂
15、直振动加速度的均方根值为控制量,参考了国际标准 ISO2631 人体对振动反应的“疲劳一工效降低界限“, 选取参考加速度均方根值0.7rn/s2 为设定值,仿真时均方根值采样时间间隔为 0.025S,路面激励为模拟 B 级路面随机激励.图 3 为参数自调整模糊控制半主动悬架,常规模糊控制半主动悬架与被动悬架在相同结构参数,相同路面干扰下,簧载质量加速度响应的均方根值的比较.通过比较可以看出,本文的参数自调整模糊控制方法有效地降低了簧 f载质量垂直方向的加速度均方根值,减小了振动的强度,从而提高了乘坐舒适性.同时,参数自调整模糊控制系统的稳态误鉴差降低.坚仿真时,为了验证自调整模糊控制器鼻的适应
16、性,本文模拟了 4 种行驶工况.表2 给出了工况改变时,各种悬架系统簧载质量振动加速度的均方根值.由表 2 可以看出,在行驶工况变化时,参数自调整的模糊控制器保持了良好的控制效果,说明其具有一定的鲁棒性.时阃 f/s图 3 三种控制方法的控制性能比较Fig.3Performancecomparisonsofthreecontrolmethods表 2 行驶工况改变时参数自调整模糊器控制性能Table2Performancesofparameter?-self.-adjustedfuzzycontrollerattransientdrivingconditions4 结论(1)自调整比例因子的模
17、糊控制器与积分环节的结合运用,充分体现了操作者手动控制的思维特点,同时对误差分级加权的控制策略保证了系统既有良好的动态特性,又降低了稳态误差.(2)对改变行驶工况后的控制效果进行比较,可以看出,控制系统仍有较好的控制效果.参考文献:1薛定宇.控制系统计算机辅助设计M.北京:清华大学出版社,1996.2王沫然.Simulink4 建模及动态仿真M.北京:电子工业出版社,2002.3PASSINOKevinM,YURKOVICHStephen.FuzzyControlM.北京: 清华大学出版社,2001.4檀润华,陈鹰 ,路甬祥.路面对汽车激励的时域模型建立及计算机仿真J.中国公路,1998,11(3):97101.5罗文广,韩竣峰 ,兰红莉.基于 MATLAB(SIMULINK)语言的模糊控制系统高效仿真J.计算机仿真,2001,18(3):1516.T 一 lI期 I1 盯
