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车辆半主动悬架控制研究论文
摘要
悬架系统是汽车实现操纵稳定性和乘坐舒适性的重要机械结构。
车辆悬架系统性能的优劣直接影响车辆的乘坐舒适性和操纵安全性。
传统的被动悬架系统设计参数一旦优化确定后就无法动态改变，难以使汽车具有良好的平顺性。
由弹性元件和阻尼可调减振器组成的半主动悬架有耗能少，易实现等优点，可以改善汽车行驶的平顺性和操作稳定性。
半主动悬架既克服了被动悬架系统的缺陷，又使实现成本降低，成为汽车技术中的研究热点之一。
本文以汽车半主动悬架系统为研究对象，在对悬架的性能进行分析的基础上，建立了的二自由度1/4的汽车半主动悬架的数学模型。
同时，考虑到路面扰动输入对悬架控制的重要影响，建立积分白噪声形式的路面不平度数学模型。
在此基础上，提出了适用于半主动悬架系统的模糊逻辑控制，以控制输出信号动态改变可调阻尼器的阻尼系数从而达到自适应减振控制的目的。
最后采用我国常见的C级路面作为激励信号，根据前面所建立的数学模型，利用Matlab/Simulink建立了动态模型，并进行计算机仿真，与被动悬架就簧载质量加速度、轮胎动载荷、悬架动挠度这些性能指标进行了对比分析。
通过仿真表明，模糊控制较大的改善了半主动悬架系统的性能，比传统的被动悬架具有更好的减振性能，能够明显地改善舒适性。
关键词：
半主动悬架，模糊控制，仿真分析，MATLAB
Abstract
Suspensionistheimportantpartofvehicle,itcanimproveridecomfortandhandlingsteadiness.ThedynamicPerformanceofsusPensionsystemdirectlyinfluencesridecomfortandhandlingofdrivingvehicles.Itisverydifficultforthetraditionalpassivesuspensionwhoseparametershavebeenfixedbyoptimizationtoadjustthemtoimproveontheridecomfort.Semi-activesuspension,composedofcontrollablespringanddamperelement,consumeslittleenergyandiseasytodesignandmanufacture.Andthensemi-activesuspensioncanalsoimproveridecomfortandhandlingsteadiness.Notonlythesemi-activesuspensioncanperformthefunctionofactivesuspensionsystem,buttherequirementsofthepowerisveryfew，Soithasbeenahottopicintheresearchfieldofcars.
Thearticlestudiestheautomobilesemi-activesuspension.Basedonanalyzingthe
performances,thetextusesthetwofreedoms1/4suspensionmodel..Consideringtheinfluenceoftheinputdisturbance,amathematicaldescriptionofroadsurfaceirregularityisestablished，whichisthemodelofintegralwhitenoise.Onthebasisoftheabovestudy,Afuzzylogiccontrolmethodforsemi-activesuspensionisputforwardtocontroltheoutputsignalandadjustthedampercoeffieientinordertoadaptivelyabsorbtheshockandimprovetheridecomfort.ThenthesoftwareMatlab/Simulinkisusedtosimulatethesemi-activesuspensioncontrolledbytheabove-mentionedfuzzycontrolmethodonBleveltypicalroad.Theperformancesofbodyworkacceleration,thetireloadandsuspensiondisplacemenareanalyzingbetweenthesemi-activesuspensionandthepassivesuspension.
Acordingtothesimulationresults，comparedwiththepassivesuspensioncontrol，semi-activesuspentionfuzzycontrolwhichobviouslyimproveridecomfortandhandlingsteadinesscouldreducethebodyworkacceleration,thetireloadandsuspensiondisplacementinalargedegree.
Keywords:
Semi-activesuspention,Fuzzycontrol,Simulationanalysis,MATLAB
第一章引言
1.1车辆悬架系统发展概述
悬架是现代汽车上的重要总成之一，它是车架（或承载式车身）与车桥（或车轮）之间的一切传力装置的总称。
其性能的优劣是提高车辆平顺性和安全性的关键。
[1]它的主要功用是把路面作用于车轮上的垂直反力（支承力）、纵向反力（牵引力和制动力）和侧向反力以及这些反力所造成的力矩传递到车架（或承载式车身）上，缓和由不平路面传给车体的冲击载荷，衰减冲击载荷引起的承载系统的振动川;同时要导向车身与车轮的运动，决定车轮定位;在汽车侧倾或俯仰时，悬架要能及时控制车身姿态，以保证汽车的正常行驶。
因此，汽车悬架系统的设计必须满足行驶平顺性（RideComfort）和操纵稳定性（Handlingstability）的要求。
随着汽车工业的发展，我国的汽车产量不断增加，对汽车的性能也要求越高，因此车辆悬架及其振动控制系统的研究和开发己成为国内外车辆工程领域的热门课题。
[2]在现代汽车中，车辆悬架控制可分为被动悬架、半主动控制和主动控制悬架三种基本类型。
被动悬架是由弹簧，减振器（减振筒），导向机构等组成。
其中弹簧主要起减缓冲击力的作用，减振器的主要作用是衰减振动。
其弹簧的弹性特性和减振器的阻尼特性不能随着车辆运行工况的变化而进行调节，而且各元件在工作时不消耗外界能源，故称为被动悬架。
它的结构简单，性能可靠，经过不断改进，现在已基本研究成熟。
通常研究中衡量悬架性能主要有三个指标:
（l）车身加速度;
（2）悬架动行程;
（3）车轮动载荷。
然而，对被动悬架而言，这三个量存在一定矛盾，难以同时达到满意效果。
汽车在行驶过程中，其平顺性和操纵稳定性对悬架参数的要求是不同的，要想同时兼顾两者是很困难的，即使经过优化，也只能使它在特定的车速和路面下才能达到最佳。
所以，悬架的特性参数一经选定，就无法随汽车运行的工况和激励的变化而进行调节，故其减振性能的进一步提高也就会受到限制。
直到今天，如何协调平顺性和操纵稳定性之间的关系，仍是悬架设计中的重点和难点之一。
为了克服被动悬架的缺陷，1954年，GM公司Erspiel-Labrosse在悬架设计中首先提出了主动悬架的思想。
主动悬架的基本原理是用可调刚度的弹簧或可调阻尼的减振器组成的悬架系统，该系统采用有源或无源可控制的元件组成了一个闭环控制系统，它可以根据车辆预测的激励和簧载质量的加速度响应等反馈信号，按照一定的控制规律调节可调弹簧和可调阻尼器的参数，以抑制车体的运动，使悬架始终处于最优减振状态。
[3]主动悬架的特点就是能够根据外界的输入或车辆本身状态的变化进行动态自适应调节。
这种悬架系统为在根本上改善汽车悬架系统的性能，提供了一条崭新的途径。
全主动悬架系统主要由一个可控的电液作动器组成。
作动器相当于一个力发生器，可根据车身质量的速度响应等反馈信号，按照一定的控制规律产生作用力。
它可替代被动悬架中的弹簧和减振器，可以任意变更刚度以及阻尼系数。
全主动悬架的最大优点是具有高度的自适应性，可很好地满足不同环境的要求（如不同道路条件和行驶速度等）。
这种装置所要求的控制目标是实现一个最佳的隔振系统，而且不需要对系统作较大的改变。
[4]另外又因为该悬架系统还能控制车轮的频率范围（10-15Hz），因其响应特性很快，所以又把该悬架系统称为“快”主动系统。
这种系统功率消耗很大，一般达到10Kw左右，另外传感器的需用量也很多（如行程传感器、加速度传感器、力传感器及某种情况下的压力传感器等）。
因而尽管全主动悬架的性能非常优越，但由于它的结构相当复杂，而且造价也较为昂贵，一般仅限于在豪华轿车和客车上使用，所以其应用范围较小。
与主动悬架相比，半主动悬架系统没有力发生器，它是通过输入少量控制能量来调节减振器的液力阻力，改善悬架的振动特性。
半主动悬架控制的研究始于1974年美国加州大学戴维斯分校Karnopp的研
究工作。
该系统主要由弹性元件与可调阻尼器构成，此可调阻尼器在其力的产生方面非常相似于被动悬架中的阻尼器，但其阻尼系数是根据车身质量的垂直加速度，簧载质量与非簧载质量的相对位移等反馈信号，按照一定的控制规律而瞬态变化的，因此其减振效果又接近于全主动悬架。
但由于半主动悬架中弹簧刚度为一定值，所以它的自适应性能要稍逊于全主动悬架。
比较这三种不同类型的悬架系统，其中半主动悬架系统是最有发展前景的。
与主动悬架相比，半主动悬架结构简单，耗能少，成本较低，而且半主动悬架的性能也能达到与主动悬架几乎相近的水平。
鉴于此，本文研究的对象是具有普遍应用性的半主动悬架系统。
1.2半主动悬架的控制方法
智能悬架系统中，控制算法、传感器技术和执行机构的开发是构成智能悬架系统的三大组成部分。
悬架控制系统的关键和基础，是对悬架系统的控制策略和算法的研究。
迄今为止，国内外学者在半主动悬架的控制方法方面做了大量的工作。
早期运用的最优控制，天棚阻尼减振器控制理论，预见控制等几种控制方法多用在线性系统的控制，由于汽车悬架的非线性特性，难以用线性控制方法达到理想的控制目的，非线性的控制方法的引入，使控制效果有明显的改善。
滑模控制是本世纪50年代发展起来的对具有不确定性动力学系统进行控制的一种重要方法。
控制中根据切换函数运动的特定值构造控制器，保证状态轨线快速趋于滑动模态区，并最终到达止点。
滑模控制是一种模型规范化控制，把原系统的二次型动力方程表示为一次规范模型。
该控制可以以降低加速度等为目标抑制振动。
Alleyne把非线性滑模控制规则应用于电液悬架仁。
在非线性控制研究当中，还有学者研究了非线性微分几何控制方法。
王洪礼运用微分几何理论方法研究了汽车悬架的非线性主动控制问题。
微分几何控制利用微分几何理论通过适当的坐标变换将非线性的主动悬架动力学模型转变成一个简化的线性系统。
然后对简化系统实施最优控制并执行一个非线性状态反馈去控制初始系统。
目前利用微分几何控制理论研究汽车半主动悬架的文章还鲜有发表。
进入90年代以来，智能控制的研究在工程中的应用发展迅速。
国内外许多研究机构纷纷在探讨模糊控制、神经网络在汽车悬架控制上的应用，并且取得了一些理论研究成果。
神经网络控制是一种非线性控制方法。
通过建立神经网络模型，可以逼近任意非线性函数，并具有自适应学习，并行分布处理和较强的鲁棒性、容错性等特点，因此适于汽车悬架这样复杂的非线性系统的建模和控制。
为了改善半主动悬架性能，Moran等综合非线性神经网络和双线性系统，用作辨识和优化控制非线性半主动悬架。
[5]研究结果表明神经网络控制的非线性悬架系统和传统的LQ调节器控制的悬架相比具有更好的性能。
上海交大的黄新民等利用Hopfield反馈神经网络对一类仿射非线性系统进行反馈线性化，利用常规的Pl控制方法设计控制器，研究结果表明，利用神经网络不仅可以对系统的状态进行辨识，而且可以辨识其相对阶数。
孙作玉等提出了基于RDRNN的变阻尼半主动结构控制的遗传算法，应用多输入多输出动态递归神经网络模型RDRNN预测结构的响应，并利用遗传控制算法进行变阻尼控制力寻优，实现了结构振动的变阻尼半主动最优控制。
郑泉分析了汽车悬架的非线性特性，提出了一种采用遗传算法一神经网络的控制方法实现对车辆半主动悬架系统的控制。
模糊控制是近年来迅速发展起来的新型非线性控制方法，自90年代以来，模糊控制方法就被应用在车辆半主动悬架系统中。
模糊控制对非线性系统有较好的适应性，它属于智能控制的范畴。
由于具有超调小，鲁棒性强、能够克服非线性因素等特点，因而模糊控制对复杂系统不失为一种有效的控制策略。
由于不平度的随机性、汽车行驶时的高速性及工作过程的复杂性，人体对各频带振动的敏感程度不同，要建立一个精确的地面一汽车模型很困难。
而模糊控制的最大特点是允许控制对象没有精确的数字模型，使用语言变量来代替数字变量，在控制过程中包含有大量人的控制经验和知识，与人的智能行为相似。
模糊控制系统的这些优点使得它应用于半主动悬架控制的优势尤为突出，因此半主动悬架可以根据预定的目标及模糊控制策略来改变悬架的特性，以达到在当前工况下的最佳性能。
[6]模糊控制器是半主动悬架控制的核心，它对输入扰动、系统参数变化及结构变化的响应特性（即鲁棒性）有很强的适应性。
而汽车悬架是一个非线性的时变系统，系统的部分参数（如部分簧载质量）经常变化，道路条件复杂，因此可以利用模糊控制对悬架系统实施控制仿真研究。
1.3课题的研究意义
随着汽车工业的不断发展壮大，汽车工业在世界经济发展中的地位越来越突出，逐渐成为各主要汽车生产国的支柱产业，并对世界经济的发展和社会的进步产生巨大的作用和深远的影响。
我国汽车工业引进技术及其国产化进程的实际成就，标志着我国汽车工业已经完成历史性的转变，奔向了中国汽车工业的起飞阶段。
为了满足人们对汽车安全性和平顺性的要求，汽车悬架控制系统的研究与改进就成了必不可少的环节。
[7]汽车平顺性就是保持汽车在行驶过程中乘员所处的振动环境具有一定舒适度的性能，对于载货汽车还包括保持货物完好的性能。
由于平顺性主要是根据乘坐者的舒适度来评价，所以它有时也称为乘坐舒适性。
它是现代高速、高效率汽车的一个主要性能。
悬架系统是提高车辆平顺性（乘坐舒适性）和安全性（操纵稳定性）、减少动载荷引起零部件损坏的关键。
一个好的悬架系统不仅要能改善汽车的舒适性，同时也要保证汽车的安全性。
要提高汽车的舒适性必须将悬架车身振动限制在一个很小的范围内。
模糊控制近年来已成为车辆振动控制中的一种新型控制方法，其理论和实际应用都表明了它的有效性。
[8]目前，国内外在引用模糊控制策略对半主动悬架进行控制时，一般依据专家的经验来确定模糊控制器的参数，但是，由于模糊控制器需要确定的参数很多，专家的经验很难准确的定出各项参数。
因此，选择“令人满意”的模糊控制的结构和参数，将悬架振动降低到最低水平是提高现代汽车质量的一种重要措施。
1.4论文的主要研究工作
四分之一车辆模型是能够仿真乘坐舒适性、车身位移、车轮动载荷和悬架动行程的最小模型，也是最简单有效也最适宜的模型。
本文正是基于四分之一车辆模型对半主动悬架系统的控制策略进行研究。
论文的主要工作是采用MATLAB仿真建模的方式对半主动悬架系统进行模糊控制。
1.通过对国内外相关文献的学习,介绍了车辆悬架及其控制方法的发展,并在此基础上提出课题的研究意义和论文的主要工作。
2.车辆半主动悬架系统的建模。
建立车辆四分之一二自由度的半主动悬架模型及被动悬架模型，并通过Simulink工具建立起了具有普遍性的积分白噪声路面激励模型。
3.半主动悬架系统的模糊控制。
通过对理想天棚阻尼控制原理的分析，采用理想天棚阻尼控制输出作为仿真模型的参考输入，建立模糊控制器。
4.仿真及结果分析。
在所建模型的基础上进行性能仿真,在路面输入的情况下，将仿真结果与被动悬架控制结果作对比。
1.5本章小结
本章首要提出了课题研究的背景，简要介绍了半主动悬架系统的国内外发展概况。
接着指明了研究本课题的研究意义，最后概括了本课题的主要研究工作。
第二章车辆半主动悬架系统的分析与建模
2.11/4车二自由度悬架模型
我们将悬架模型简化成1/4车二自由度模型，此模型虽然不能全面地反映车辆的动态性能，如车辆的俯仰运动，但是它基本能反映出我们所关心的悬架动态性能指标，如汽车悬架中车身振动的加速度、悬架的动挠度和轮胎的动载荷等情况，而且与复杂的整车模型比较，它所涉及的设计参数最少，所以是悬架系统振动控制研究的最基本和最常用模型。
2.1.1被动悬架模型
图2-1二自由度1/4车被动悬架模型
根据图（2-1）所示的悬架模型可以建立如下的运动微分方程:
（2-1-1）
（2-1-2）
式中:
m2-------簧载质量m1--------非簧载质量
ks-------悬架弹簧刚度kt--------轮胎刚度
C0-------阻尼器阻尼系数x0--------路面不平度
x1-------非簧载质量位移x2--------簧载质量位移
2.1.2半主动悬架模型
图2-2二自由度1/4车半主动悬架模型
根据图（2-2）所示的悬架模型可以建立如下的运动微分方程:
（2-1-3）
（2-1-4）
式中:
m2-------簧载质量m1--------非簧载质量
ks-------悬架弹簧刚度kt--------轮胎刚度
Cs-------固定阻尼器阻尼系数x0--------路面不平度
x1-------非簧载质量位移x2--------簧载质量位移
U---------可调阻尼力
上图中减振器的阻尼是可调的，其阻尼分为两个部分：
Cs---------被动悬架阻尼系数，其值固定，可称为固定阻尼
Cr---------可调阻尼系数，研究中的控制量
固定阻尼力为:
（2-1-5）
可调阻尼力为：
（2-1-6）
本文中半主动悬架模型系统所采用的输入为：
1．可调阻尼力
2.路面激励速度
系统的输出为：
1.车身加速度
2.悬架的动挠度
3.车轮的动载荷
2.2路面输入模型
2.2.1路面不平度的功率谱
分析悬架在时域或频率域内的性能，首要要用到路面的随机输入。
路面相对基准平面的垂直位移
沿水平距离方向的变化如（图2-3）所示。
图2-3路面不平度曲线
在不同的路段测量，很难得到俩个完全相同的路面轮廓曲线（或不平度函数）。
通常是把测量得到的大量不平度随机数据，经数据处理得到路面功率密度
，一种被普遍接受的路面功率谱密度为
（2-2-1）
式中
--------空间频率，它是波长的倒数，表示每米长度中包含
的波数，单位为
；
-------参考空间频率，n0=0.1
；
---------参考空间频率下的路面谱值，称为路面不平度系数，单位为
；
W---------频率指数，确定每段功率谱斜线的斜率，取值由路面谱的频率结构确定。
根据路面功率谱密度把路面不平度分为8级。
表（2-1）中规定了各级路面不平度系数
的变化范围及其几何平均值，分级路面谱的频率指数w=2。
表2-1路面不平度8级分级标准
路面等级
下限
几何平均值
上限
下限
几何平均值
上限
A
B
C
D
E
F
G
H
8
32
128
512
2048
8192
32768
131072
16
64
256
1024
4096
16384
65536
262144
32
128
512
2048
8192
32768
131072
524288
2.69
5.38
10.77
21.53
43.06
86.13
172.26
344.52
3.81
7.61
15.23
30.45
60.90
121.80
243.61
487.22
5.38
10.77
21.53
43.06
86.13
172.26
344.52
689.04
除了路面垂直位移功率谱外，还可用路面的垂直速度，加速度来描述路面不平度的统计特性。
路面速度功率谱，加速度功率谱与垂直位移功率谱之关系为：
（2-2-2）
（2-2-3）
当频率指数w=2时把式（2-2-1）代入式（2-2-2）得：
可以看出，此时路面速度功率谱幅值在整个频率范围内为一常数，即为一白噪声。
因速度功率谱幅值大小仅与不平度系数
有关，所以用它来计算分析会更为方便。
2.2.2空间频率谱函数与时间频率谱函数的转化
谱函数
描述路面的统计特性，仅与路面距离和表面粗糙度有关，而与车速和时间无关。
故空间谱函数描述路面特性具有唯一性。
但在分析来自不平路面的激励在悬架上产生的动态响应时，要用到的路面不平度函数
，必须要考虑汽车的行驶速度（L=vt）。
为了分析方便，通常把空间频谱函数转换为时间频谱函数。
设车速为v，则空间与时间频谱之间的转换关系为：
（2-2-5）
式中f------为时间频率，单位为Hz；
v------汽车行驶速度，单位为m/s
空间频率n与时间频率f之间的关系为:
f=vn（2-2-6）
把式（2-2-5）和（2-2-6）代入（2-2-1）得
（2-2-7）
当w=2时，则式（2-2-7）又可表示为：
（2-2-8）
在时间域内，路面不平度垂直速度和加速度的频谱公式分别为
（2-2-9）
（2-2-10）
由式（2-2-8），（2-2-9）和（2-2-10）知
，
和
都与路面的粗糙度及车速成正比。
2.2.3积分白噪声随机路面轮廓
分析悬架在时域内的动态特性，需要进一步把路面不平度在频域内的性能转化为在时域内的时间序列。
本文采用一白噪声通过积分器产生随机路面不平度时间轮廓（路面粗糙度）。
当车速为定值时，速度时域功率谱即为白噪声信号，谱密度为常数
。
于是，路面轮廓可由谱密度为
的白噪声通过积分器产生，用式描述为:
（2-2-11）
式中
w（t）为单位白噪声。
2.3本章小结
本章建立了1/4车的被动与半主动悬架模型和路面输入模型，为下面的仿真工作做好准备。
第三章半主动悬架系统的模糊控制
3.1模糊逻辑系统概述
大量的实践告诉我们，在许多情况下，由于被控对象的控制过程复杂，控制机
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