基于半主动空气悬架的重型车辆侧翻稳定性控制研究 附基于模糊PID的车辆半主动悬架系统研究.docx

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1、基于半主动空气悬架的重型车辆侧翻稳定性控制研究图6Fish-Hook工况下的仿真对比1左1空气黑美桢翻控制炊则PBPMPSZENSNMNSPBNBNBNBNMNMNSPMNBNBNMNMNMNSNSPSNBNMNSNSNSNSNSZENMNMNSZEZEPSPSNSNMNSZEPSPSPSIZNMNSNSZEPSPSPMPBNBNSZEPSPSPMPBPB寰2右舞空气悬架模网控制规划PBPMPSZNSNMNBPBPBPBPBPMPMPMPSPMPBPBPMPMPMPSPSPSPBIIMPMPMPSPSPSZEPMPMPSZEZENSNSNSPMPSZENSNSNSNMNMPSPSZENSNSN

2、MNBNBPSZENSNSNMNBNB稀IN修入”*人S3基于空气JB柒的防Mal控做示It图图4车辆仿Jl工况摘要：建立基于半主动空气悬架的重型车辆半车侧翻动力学模型，作为防侧翻控制的基础模型，采用模糊控制策略控制空气悬架刚度，改变车辆的侧倾刚度，实现重型车辆的防侧翻控制。仿真结果表明，基于模糊控制的半主动空气悬架能够优化车身侧倾角及侧翻因子，在保障重型车辆转向能力的同时，有效的提高重型车辆的防侧翻能力。关键词：重型车辆；半主动空气悬架；侧翻；模糊控制O引言重型车辆作为大型运输工具，装载货物质量大、种类繁多，并且车辆自身质心高，在行驶过程中，易发生侧翻危险，造成重大的人员伤亡和财产损失，引起

3、交通拥堵等问题，一些运送危险物品的车辆发生侧翻还会引起环境污染等问题。因此，对重型车辆的侧翻稳定性控制的研究意义重大。目前，车辆防侧翻的方法主要有车辆侧翻预警和主动防侧翻控制。车辆侧翻预警根据当前车辆行驶状况及驾驶意图，预测车辆的侧翻稳定性,提前给出预警,但由于驾驶员的反映及机械操纵需要时间，因此，预警系统不能有效的防止车辆侧翻。主动防侧翻控制通过车辆底盘控制系统，如主动转向控制、制动控制、主动/半主动悬架控制1-2等，控制车辆的运动状态，实现车辆的防侧翻控制。主动/半主动悬架控制系统可根据车身侧倾状况调整参数，产生防侧倾力矩，对车辆的转向能力和运行轨迹影响不大。WeSthUiZen1采用油气

4、半主动悬架，褚端峰采用磁流变半主动悬架，一定程度上实现防侧翻控制。相对的，电控空气悬架已广泛应用于豪华汽车、大型客车和重型货车3,对空气悬架的研究主要集中在车身高度的调节4、行驶平顺性、道路友好性等方面5。本文建立四自由度的车辆侧翻动力学模型及半主动空气悬架模型，设计模糊控制策略计算期望空气改变量，采用电磁阀控制左右两侧空气空气弹簧充放气，改变空气悬架刚度，抑制车身侧倾角。1半车侧翻动力学模型1.1 半车侧翻动力学模型依据车辆实际情况，考虑车辆侧倾、横摆及垂向运动的耦合关系，建立如图1所示的半车侧翻动力学模型，对模型作如下假设：模型以前轮转角、路面为输入，匀速行驶；忽略动载荷变化引起的轮胎特性

5、变化及轮胎回正力矩；非簧载质量相对于簧载质量比重较小，且均假设为刚体。半车侧翻动力学模型为：1.2 半主动空气悬架模型图2为半主动空气悬架模型示意图，三位三通电磁阀控制空气弹簧充放气，实现空气悬架刚度调节。对模型作如下假设：忽略气路损耗，电磁阀的响应时间；气体变化过程为绝热过程。空气弹簧的数学模型为：该模型忽略了空气弹簧工作中有效承载面积及体积变化的非线性，简化建模。1.3 侧翻因子横向载荷转移率（ErR）反映载荷转移程度，可以作为判定车辆侧翻危险程度的评价指标，定义横向载荷转移率（LTR）为：2防侧翻控制设计2.1 防侧翻控制策略基于空气悬架的重型车辆防侧翻控制策略的目的是利用半主动空气悬架

6、系统控制车身侧倾，防止因车身侧倾角过大而导致的车辆侧翻，控制示意图如图3所示。ECU根据侧倾角传感器和横向加速度传感器实时采集的动态侧倾角及横向加速度信号，计算动态横向载荷转移率LTRo若横向载荷转移率的绝对值ILTRl超过预设的横向载荷转移率阈值ILTRIth时，调用模糊控制器分别计算左右悬架空气弹簧内部气体期望的变化量，对空气弹簧快速充、放气，调整空气悬架的刚度，生成与侧倾运动相反的侧倾力矩，抑制车辆侧倾角。2.2 模糊控制器设计模糊控制不依赖于被控对象的精确数学模型，简化了系统设计的复杂性，适用于非线性、滞后、模型不完全系统的控制，因此，采用双输入单输出模糊控制器。模糊控制器以车辆的侧倾

7、角中及侧倾角的变化率dmqi=7O.OO8,0.008kgo输入变量的隶属度函数论域设为?1,1,输出变量的隶属度函数论域设为-1,1,量化因子分别为：Ke=I2.5KeC=2、Ku=0.008,输入输出变量的模糊语言变量均设为负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）7个等级。车身侧倾时，左右悬架的行程方向相反，需根据不同悬架分别设计的模糊控制规则（见表1、2）0模糊控制能够解决空气悬架建模中的线性化假设，容易控制，鲁棒性好。3仿真结果及分析根据所设计的模糊控制器,在MATLABZSimulink环境下搭建控制系统模型，建立基于模糊控制的半

8、车侧翻动力学模型。以C级路面和前轮转角为模型的输入信号，前轮转角分别采用图4所示J-tum和FiSh-hook工况，分别对被动空气悬架、模糊控制空气悬架的半车侧倾动力学模型进行仿真分析。3.1 J-tum工况下的仿真在MArLAB/Simulink中，以J-turn工况为转向输入，车速60kmh,分别对被动空气悬架、模糊控制空气悬架的半车侧翻动力学模型进行仿真分析，结果见图5。由图5可知，与被动空气悬架相比，通过模糊控制，车辆的侧翻因子ILTRl的最大值由0.547下降到0.535,下降了2.19%,车辆的侧倾角的峰值由4.277下降到3.224。，下降了24.91%,侧翻因子及侧倾角明显得到

9、降低。3.2 Fish-Hook工况下的仿真在MATLABZSimulink中，以Fish-Hook工况作为转向输入，车速60kmh,分别对被动空气悬架、模糊控制空气悬架的半车侧翻动力学模型进行仿真分析，结果见图6。由图中6可知，通过模糊控制，车辆的侧翻因子ILTRl的最大值由0.571下降到0.560,下降了1.75%,车辆的侧倾角的最大值由4.123。下降到3.320。，下降了19.48%。FiSh-hook工况主要反映车辆在紧急避障过程中，车身的侧倾运动，试验结果表明，在连续转向的情况下，车身侧倾角及侧翻因子也能得到较好的控制。4结论建立半主动空气悬架系统模型及重型车辆半车侧翻动力学模型

10、，通过模型仿真分析重型车辆运动耦合关系，为防侧翻控制策略提供基础数学模型；基于模糊控制的半主动空气悬架系统控制效果好，可以有效减小J-turnFiSh-hook工况下的车身侧倾角，降低侧翻因子值，提高车辆侧翻稳定性。参考文献：llWesthuizenSFVD,ElsPS.SlowactivesuspensioncontrolforrolloverpreventionJ.JournalofTerramechanics,2013,50（01）：29-36.2褚端峰，李刚炎.半主动悬架汽车防侧翻控制的研究J汽车工程，2012（05）：399-402+432.3黄启科，麻友良，王保华.汽车电控空气悬架

11、发展与研究现状综述J.湖北汽车工业学院学报,2013（02）：27-33.4HeightandLevelingControlofAutomotiveAirSuspensionSystemUsingSlidingModeApproach5超晶，何锋，王浩宇，邹俊辉.基于道路友好性的重型汽车半主动空气悬架联合仿真J.起重运输机械,2011（10）：36-40.基于模糊PID的车辆半主动悬架系统研究摘要：车辆半主动悬架系统是一个多自由度非线性系统，其主要性能指标分别为：车身加速度、悬架动挠度和轮胎勤载荷，其中最能反映车身振动特性的是车身的加速度。本文研究车身在垂直方向的加速度，针对车辆半主动悬架系统

12、建立二自由度1/4半主动悬架模型，并设计模糊PID控制器，使用MATLAB仿真软件对模糊PID控制的半主动悬架系统进行仿真，仿真结果表明，模糊PID控制的半主动悬架系统可以有效降低车身加速度、悬架动挠度和轮胎动行程，并且可以大大提高车辆行驶时的平顺性和稳定性。关键词：模糊控制;PID;车辆半主动悬架;MATLABAbstract：Vehiclesemi-activesuspensionsystemisamulti-degreeoffreedomnon-linearsystem.Itsmainperformanceindicatorsare：bodyacceleration,suspension

13、dynamicdeflectionandtiredynamicload.Theaccelerationofthebodyisthebestreflectionofthebodyvibrationcharacteristics.Thispaperstudiestheaccelerationofvehiclebodyinverticaldirection,establishesatwo-degreeoffreedom1/4semi-activesuspensionmodelforvehiclesemi-activesuspensionsystem,anddesignsafuzzy-PIDcontr

14、oller.Thesemi-activesuspensionsystemcontrolledbyfuzzy-PIDissimulatedbyusingMATLABsimulationsoftware.Thesimulationresultsshowthatthesemi-activesuspensionsystemcontrolledbyfuzzy-PIDcaneffectivelyreducetheaccelerationofvehiclebody,thedynamicdeflectionofsuspensionandtiretravel,andcangreatlyimprovetherid

15、ecomfortandstabilityofvehicles.Keywords：fuzzycontrol;PID;vehiclesemi-activesuspension;MATLAB。引言随着我国科技和经济的发展，人民生活水平有了很大的提高，车辆越来越普及，人们对车辆的平顺性和稳定性要求越来越高。因此，降低车辆在行驶过程中的振动，改善车辆行驶的平顺性和稳定性具有重要的现实意义1。悬架是车辆的重要组成之一，车辆悬架是车辆的车架（或承载式车身）与车桥（或车轮）之间的一切传力连接装置的总称，可以缓冲路面给车架或车身带来的冲击力，减少震动，具有支持车身，改善乘客乘坐舒适度和稳定性等功能，对车辆的稳定

16、性、舒适性和安全性有着很重要的作用2。研究先进的悬架控制系统，降低车辆的振动，保证车辆平顺行驶和操纵的稳定性具有重要的意义。1半主动悬架系统模型半主动悬架系统介于主动悬架和被动悬架之间，结合两者结构简单、成本低、易于实现等优点，本文设计一个多输入多输出非线性系统，利用PID控制和模糊PID控制相结合，设计模糊PID控制器。对车辆的悬架系统进行简化，并建立一个多输入多输出的二自由度1/4车辆被动悬架系统模型，如图1所示。根据牛顿第二运动定律，写出半主动悬架系统车身和车轮振动模型：其中ml为簧载质量;m2为非簧载质量;xl为簧载质量的垂直位移;x2为非簧载质量的垂直位移;x3为路面垂直位移kl为悬

17、架减振弹簧的刚度;k2为轮胎刚度;Co为阻尼系数。2模糊PlD控制器设计将PID控制和模糊控制相结合，利用两者优点，克服两者不足，设计出模糊PID控制器。模糊PID控制器的输入为车身垂直方向的速度偏差e和车身垂直加速度ec,模糊PlD控制器的输出为Kp、Ki、Kd,且半主动悬架系统的可调阻尼力为fo当Iel较大时，为了提高系统响应能力，Kp取较大值，Ki取较小值，常取Ki=O防止超调量过大;当Iel处于中等大小时，为了降低系统超调量，KP取较小值，Ki取适当值，Kd取值对系统响应影响较大;当Iel较小时，为使系统具有较好稳定性能，防止出现振荡的情况，Kp与Kd均取较大值，Kd取适中值;当IeC

18、l较大时，减小Kp的值;当IeCl较小时，Kp取较大的值。在车辆实际行驶中，车身垂直方向速度变化范围为-0.3,0.3ms,设e的基本论域为-0.3,0.3,模糊论域为-3,3,量化因子ke=30.3=10;车身垂直加速度的变化范围为-3,3ms2,设ec的基本论域为-3,3,模糊论域为3,3,量化因子kec=33=l把输入变量e、ec和输出变量Kp、Ki、Kd分为7个模糊集子集，分别为负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（Z0）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）,即NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB,对应的模糊论域为-3、-2、-1、0、1、2、3,输入变量和输出变量的

19、隶属函数都采用三角形隶属度函数。结合实际开车过程中半主动悬架系统的控制经验，结合专家经验，得到输入变量和输出变量之间的模糊关系，分别如表1、表2、表3所示。利用MATLAB中自带的模糊逻辑工具箱，导入模糊控制规则表，带入Mamdani算法，得出模糊输出值，最后查看，模糊推理输入变量e、ec和输出变量Kp、Ki、Kd的关系曲面如图2（a）、（b）、（c）所示。当分别取遍车身垂直速度e和垂直加速度ec的所有值时，可以得到所有的输出控制量的值，最后对输出量进行清晰化。3结论本文建立了基于二自由度1/4车辆半主动悬架模型，然后分别对PlD控制和模糊PID控制两种控制算法的优缺点进行分析，将PID控制器

20、和模糊PID控制器相结合，设计了车辆半主动悬架系统;并在MATLAB中建立模糊控制规则表，得到输入输出曲线关系，并建立车辆半主动悬架系统的模糊PID仿真模型。由仿真结果可知，模糊PID控制仿真效果好，可以有效降低车身加速度，提高车辆行驶过程中的平顺性。参考文献：1党宝英.车辆半主动悬架系统的模糊PlD控制及仿真J.无锡商业职业技术学院学报，2015,15（6）：91-94.12贝绍轶，赵景波，张兰春，等.车辆半主动悬架系统模糊神经网络控制研究J系统仿真学报,2010,22（12）：2952-2956+3007.引王瑞.基于ADAMS与MATLAB的汽车半主动悬架系统的建模及仿真D.西安:西安工业大学，2014.