汽车系统动力学与仿真4-6章课件.pptVIP

第*页6.5.4汽车全主动悬架系统模糊控制第*页6.6汽车半主动悬架系统6.6.1汽车半主动悬架系统数学模型6.6.2汽车半主动悬架系统评价指标的频域特性6.6.3汽车半主动悬架系统最优控制6.6.4汽车半主动悬架系统自适应控制第*页6.6.1汽车半主动悬架系统数学模型汽车半主动悬架的可变阻尼力为矩阵形式：取拉普拉斯变换得：第*页3.车身高度控制（1）高速感应控制高速感应控制就是根据汽车行驶速度控制车身高度。例如，当车速超过90km/h时，为减少风阻，提高稳定性，应该降低车身的高度，此时微机向悬架发出指令降低悬架的刚度和阻尼系数。第*页3.车身高度控制（2）连续坏路面行驶控制汽车在连续坏路面行驶时，应该提高车身高度，以避免悬架弹簧被压死，车身直接承受来自车轮的冲击，同时提高汽车的通过性能。当车身高度传感器向微机给出连续2.5s以上的车高大幅度变化信号，车速在40~90km/h时，悬架的刚度和阻尼系数应增大，以提高通过性；当车身高度传感器给出同样的信号，而车速高于90km/h时，应优先考虑整车的行驶稳定性，悬架的刚度和阻尼系数应处于中等状态；当车速小于40km/h时，车身高度则完全由驾驶员选择，车身高度可以处于中状态，也可以处于高状态。另外，还具有驻车时的车高控制功能。当汽车处于驻车状态时，为了使车身外观平衡，保持良好的驻车姿势，在点火开关断开后，微机即发出指令，使车身高度处于低状态。第*页6.4.2汽车主动悬架系统控制技术汽车主动悬架系统控制技术几乎涉及了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论的所有分支。汽车主动悬架系统常见控制技术有：PID控制、滑模变结构控制、最优控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制以及它们之间的联合控制等，不同的控制方法有不同的特点。第*页1．PID控制主动悬架PID控制器的设计目标就是抑制车身的垂直加速度，期望车身垂直加速度越小越好，因此，主动悬架PID控制器的输入选择为车身垂直加速度参考值和实际值之间的偏差，且车身垂直加速度的参考值为0，输出为主动控制力。汽车主动悬架PID控制不需要悬架系统的数学模型，只要根据经验调节比例系数、微分系数和积分系数，就可以获得较为满意的结果。缺点是对悬架系统参数变化比较敏感。第*页2．滑模变结构控制以天棚阻尼半主动悬架系统作为参考模型，把被控系统和参考模型间的悬挂质量速度偏差、悬挂质量位移偏差以及位移偏差的积分定义为广义偏差矢量，作为滑模控制器的输入。对偏差矢量进行滑模变结构控制，建立滑模面和控制律，根据滑模面上的等效控制力，确定半主动悬架的实时控制阻尼力。第*页3．最优控制在汽车主动悬架系统上应用的最优控制较多，常用的有线性最优控制、最优控制和最优预见控制等。线性最优控制是建立在系统较为理想的模型基础上，采用受控对象的状态响应与控制输入的加权二次型作为性能指标，同时保证受控结构在动态稳定条件下实现最优控制。线性最优控制方法在系统建模时，忽略了高阶动态环节，如车架、轮胎的高阶模态以及减振器、传感器的动态特性等，所得到的控制参数是根据确定的系统参数计算出来的，仅对理想的数学模型保证预期的性质。当系统参数变化到一定程度时，会使系统变得不稳定，控制参数不再使性能指标最优，有时甚至会使主动悬架性能恶化。实际的主动悬架系统是含有许多不确定因素的非线性、时变、高阶动力系统，难以用定常反馈系统达到预定的性能要求。第*页3．最优控制最优控制是通过设计控制器，在确保闭环系统各回路稳定的条件下，使相对于干扰的输出取最小的一种最优控制方法。为了模拟由于车身质量、轮胎刚度以及减振器阻尼系数等变化不确定的偏差，应用最优控制方法可使汽车悬架振动控制具有较强的适应不确定因素影响的能力。最优预见控制是利用汽车前轮的扰动信息预估路面的干扰输入，将测量的状态变量反馈给前后控制器实施最优控制。由于这种控制技术可以通过某种方法提前检测到前方路面的状态和变化，将使控制系统有足够的时间采取措施。因此，可大大降低系统的能耗，且改善系统的控制性能。根据预见信息的测量及利用方法不同，可构成不同的预见控制系统，如对四轮全进行预见控制和利用前轮扰动信息对后轮进行预见控制。第*页3．最优控制用加速度传感器分别测量悬挂质量和非悬挂质量的加速度，再用高通滤波器对低频噪声信号过滤，然后分别积分得到相应的速度信号，将悬挂质量和非悬挂质量的绝对速度信号输入控制器，实施动态输出反馈。第*页4．自适应控制自适应控制是针对具有一定不确定性的系统而设计的，它可