汽车主动悬架模糊控制研究.doc

汽车主动悬架模糊控制 摘 要：本文介绍了一种主动悬架系统设计。目的是减小车身垂直加速度 ,避免撞悬架。控制控制回路外模糊逻辑控制器来实现提供需要的驱动力内驱动力。控制参数并设计方法。主动悬架最基本的理念是用有源元件力的汽车车身和车轴。这力可以汽车的控制。被动悬架系统虽然可以一些控制目标, 系统更多的设计灵活性,可增加目标的范围主动悬架系统正在取代 主动悬架系统通过悬吸收轮加速降低车身加速度这是,而且增加撞。乘客不适,汽车零部件的磨损这些我们。 本文提出了实现上述设计思路的方法，同时使用内环控制和外环控制两个控制回路。内驱动力。外模糊逻辑控制器来实现控制参数。 2、数学模型悬架的动力学数学模型是简述如下车轮和车轴过弹簧阻尼器汽车车身轮胎视为一个简单的。 Mb为非簧载质量，Mw为轮胎质量，Ca为阻尼系数，Ka为悬架弹簧刚度，Kt为轮胎刚度。另外，规定了悬架动行程的最大值， 图1 应用液压作动器和弹簧\阻尼器的四分之一车主动悬架模型 当其极限悬架系统的动力学线性方程描述 上式可以写成如下形式： 式中：为悬架动行程，，，，r为路面扰动输入，F为作动器产生的控制。 四分之一车主动悬架模型的参数数值: Mb=49kg，Mw=59kg，Ka =16812 N/m，Ca =1000 Ns/m，Kt=190000 N/m。 3、控制策略 控制目标是最大限度地客舒适度。控制器可归纳为:(a) (b)尽量减小车身垂直振动加速度的峰值 4、设计方法 为了实现上述控制我们提出以下两个: 1、设计一内控制器跟踪设计一控制器,以满足性能要求。 内器的输入Fcmd使作动器输出需要的控制力。该控制器线性。外控制器扰动的大小力达到。我们了一模糊。 图2 控制系统连接示意图 5、设计过程 5.1 内环控制器 V由以下两式得出： 在上述控制系统中，选取，，。 5.2 外环控制器5.2.1 T-S模糊系统 下面来阐述线性方程采用TS模糊推理系统来实现非线性控制要求。 对于较小的扰动，控制性能用车身垂直振动加速度来衡量，对于较大的扰动，控制性能用悬架动行程来衡量。采用TS型模糊推理系统是合适的：首先，根据路面输入扰动振幅的不同，它可以得出不同的控制规则；其次，它能为当前目标提供优化的控制结构，这其中的关键所在是，根据悬架动行程的振幅来调节车身垂直振动加速度的大小。 TS模型的描述是以悬架动行程的振幅h这一变量为基础的，悬架动行程的振幅h定义为： 式中，是h的取值范围，是h的参数名，是与相对应的隶属函数。 TS模型的控制规则具有以下形式： ， i=1,2,….m 5.2.1.1 隶属度函数隶属度函数的多项式分段组合。每个隶属函数参数化，由下式给出： 其中，是一个7次得多项式。 对于隶属函数的参数，i=2,…(m-1), 由下式给出， 对于隶属函数的最后一个参数，由下式给出， 对上述参数的下标，有如下限定： ，，i=2,3,…m TS模型的隶属函数的坐标，由，，，表示，是隶属函数参数Pm的载体： 5.2.1.2 TS推理模型 最后，由线性动力学方程（9）给出的非线性控制要求可由TS模糊推理实现，模糊输出为： 式中：，，而， i=1,2，…，m 输出e由和参数表示，构成输出向量Pp，i=1,2，…，m。 这样，有了向量Pm和Pp，TS模糊推理系统就构建完成了。 5.2.2并行分补偿器 由于输出是由向量Pp表示，隶属函数由Pm描述，所以并行分配补偿器PDC仍然使用Pp和Pm的相关参数来描述。 5.2.3 基于遗传参如前所述,PDC可由向量Pm和Pp来表达。基于我们的知识难选择参数达到非常好的效果。为了达到更好的在我们用遗传算法选择标准遗传算法初始化种群、复制、交叉和变异适应度函数。适应度函数: 其中： 其中， （）是在峰值为5cm（11cm）的路面激励作用下车身垂直振动加速度的频率，Z1为在峰值为11cm的路面激励作用下悬架动行程的峰值。 控制器的控制效果将通过计算机仿真来评价。 6、仿真结果 根据上述设计方法，使用2，3和4模糊集，得到三个控制器：C2fs，C3fs和C4fs，，分别为。控制器的参数列于表1—6，相应的隶属函数见图5所示。 表1 控制器 C2fs 隶属函数的参量Pm的相关数值 a1 b1 c1 d1 a2 b2 c2 d2 — — 4.4539 7.5609 4.4539 7.5609 — — 表2 控制器 C2fs 的局部输出参量Pp的相关数值 λ1 λ2 ρ1 ρ2 1 0 34.7462 37.3661 表3 控制器 C3fs 隶属函数的参量Pm的相关数值 a1 b1 c1 d1 a2 b2 — — 0.3983 2.3165 0.3983 2.3165 c2 d2 a3 b3 c3 d3 5.3397 6.8183 5.339