基于模糊控制主動懸架的某型轎車漂移聯合仿真研究

王孝鵬， 劉建軍， 吳　龍

(1.三明學院 機電工程學院， 福建 三明 365004；

2.機械現代設計制造技術福建省高校工程研究中心， 福建 三明 365004)

?

基于模糊控制主動懸架的某型轎車漂移聯合仿真研究

王孝鵬1,2， 劉建軍1， 吳龍1,2

(1.三明學院 機電工程學院， 福建 三明 365004；

2.機械現代設計制造技術福建省高校工程研究中心， 福建 三明 365004)

摘要：用ADAMS軟件建立某微型轎車的整車模型并導出懸架與車身連接處的速度與加速度，通過在MATLAB軟件中建立模糊控制規則并搭建控制系統，對基于整車的聯合主動懸架模型進行漂移仿真計算.計算結果表明：主動懸架對改善車輛行駛中的穩定性有積極作用，特別是垂直加速度與側傾角加速度改善明顯，性能分別提高62.89%、52.95%.

關鍵詞：主動懸架； 模糊控制； 聯合仿真

在轎車產品的設計研發過程中，當物理樣機生產出來后要對轎車的各種性能進行測試，但對于一些極限狀況，實驗是不可能進行的，否則會對人員造成嚴重的傷害.隨著計算機虛擬仿真技術的不斷發展，轎車的一些實驗可以在計算機中完成，當實驗的結果不能滿足法律規定的要求時，可以通過修改整車參數循環計算，直到達到法律法規要求.

通過計算機虛擬仿真技術，在物理樣機生產出來前就可以較好地預估整車的性能，同時在研發過程中，可以大大降低研發的周期與成本[1-3].本文研究的整車模型是在對標桿車的測量基礎上建立的，在研發過程當中，對其進行漂移仿真計算，對比在被動懸架與主動懸架下整車性能的表現.

1 整車模型建立

控制技術在轎車上的應用，使得機械與控制的聯合仿真模型成為趨勢.在整車的系統動力學模型上建立控制系統，能夠較為真實地反映實際車輛的控制過程；同時由于共用一個模型，計算與人力成本也會降低.

1.1主動懸架模型

懸架是車身與車輪之間的傳力裝置，主動懸架系統是在普通懸架系統中附加一個可以控制阻尼作用力的裝置，由執行機構、測量系統、反饋控制系統和能源系統四部分組成[4]. 主動懸架能夠根據汽車的運動狀態和路面狀況，適時地調節懸架的剛度和阻尼，使車輛在各種路面狀況下都會有良好的行駛性能.主動懸架模型如圖1所示.

圖1　主動懸架模型

主動懸架的動力學方程如下：

(1)

(2)

式中：M為懸掛質量；m為非懸掛質量;K2為懸掛系統的彈簧剛度；C2為懸掛系統的阻尼系數；K1為輪胎的剛度；U為主動控制力；Z0、Z1、Z2分別為路面、車軸與車身位移.

1.2整車模型

整車模型的建立是進行虛擬仿真分析的前提，在建模的過程中，我們對各子系統進行簡化處理.整車系統包括：前后懸架、前后輪胎、車身與轉向系統，整車模型如圖2所示.車架是整個汽車的基體，在進行整車建模時，我們把車身簡化成剛體；前懸架采用雙橫臂懸架，后懸架采用斜置臂獨立懸架；轉向系統為齒輪齒條式轉向系統，輪胎采用UA輪胎模型；整車有25個移動部件、1個圓柱副、13個轉動副、7個球副、2個恒速副、4個固定副、3個胡克副、一個驅動副、1個耦合副，因此整車有13個自由度.建立B級路面模型，調節路面的垂向位置，使其與車輪相互接觸.

在減震器的上下支點施加相互作用的反作用力U，作用在車身和懸架兩個不同的部件上[5]；在兩前輪施加的力矩函數保證了此車在行駛過程中車速保持在40～45km/h.整車參數見表1.車輪力矩函數為

-STEP( time , 0 , 0 , 1 , 300000 )-STEP( time , 1, 0 , 7 , 0 )-STEP( time , 7 , 0 , 7.5 , -270000 )

圖2　整車模型

表1整車參數

名稱數值單位車身質量1000kg前輪距1650mm后輪距1650mm軸距2600mm阻力系數0.297—前懸掛彈簧剛度22N/mm后懸掛彈簧剛度34N/mm前懸掛阻尼系數1200N/(s·m-1)后懸掛阻尼系數1200N/(s·m-1)前輪前束0.1(°)前輪外傾-1(°)前后輪胎型號215/55R16—

2 模糊控制器設計

模糊控制規則是模糊控制器的核心，它用語言的方式描述了控制器輸入量與輸出量之間的關系，模糊控制規則見表2.輸入變量是各懸架與車身安裝處的加速度a和車輪與車身的相對速度v，采用7個控制變量規則來進行描述：負大(-3)、負中(-2)、負小(-1)、零(0)，正小(1)、正中(2)、正大(3). 輸出變量控制力U同樣采取7個語言模糊集來進行描述：負大(-3)、負中(-2)、負小(-1)、零(0)，正小(1)、正中(2)、正大(3).其中誤差和誤差變化的精確量與模糊量分別取： e=[ -20,20 ]、ec=[-500,500]；量化因子分別為：Ke= 3/20=0.15，Kec=3/500=0.006.

車身加速度a、車輪與車身的相對速度v與控制力U的隸屬函數曲線分別如圖3所示.當誤差e為正時，實際值大于目標值；當誤差e為負時，實際值小于目標值； 當誤差變化率ec為正時， 實際值的變化趨勢是逐步增大； 當誤差變化率ec為負時， 實

表2模糊控制規則

av-3-2-10123-333211-1-2-233210-1-2-13211-1-2-303210-1-2-31321-1-1-2-32210-1-2-3-3321-1-1-2-3-3

圖3　加速度、相對速度、控制力隸屬函數曲線

際值有逐步減小的趨勢.當輸出變量U為正時，有使實際值增大的趨勢，當U為負時，有使實際值減小的趨勢[6].當誤差大或較大時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而誤差較小時，選擇控制量時應注意防止超調，以系統的穩定性為主要考量.當誤差為負而誤差變化率為正時，系統本身已有減小這種誤差的趨勢，所以為盡快消除誤差且又不引起超調，應取較小的控制量.在MATLAB模糊控制模塊中輸入模糊控制規則并搭建二維模糊控制結構子系統，如圖4所示.

圖4　二維模糊控制結構子系統

3 聯合模型建立

控制系統設計是對復雜機械系統進行建模和仿真分析的基本環節之一.對于復雜控制裝置的機械系統利用ADAMSControl模塊進行設計和建模，使用控制系統進行交互式仿真分析[7].在數據的傳遞過程中，ADAMS的輸出變量為MATLAB控制系統的輸入變量，即懸架與車身連接處的速度與加速度為控制系統的輸入變量；MATLAB的輸出變量為ADAMS的輸入變量，即MATLAB控制的主動力變量U為ADAMS的輸入量.

主動懸架控制力U是一個可變的力，在本系統中，它是一個由模糊控制控制的實時可變力，它由VARVAL( )函數實現。通過函數把主動力與輸出的位移及加速度函數聯系起來.整車模型中建立的控制力函數為：

VARVAL(.model_1.zuoqianforce)

VARVAL(.model_1.youqianforce)

VARVAL(.model_1.zuohouforce)

VARVAL(.model_1.youhouforce)

協同兩軟件后，在MATLAB里調出整車模型ADAMS_sub，其為狀態變量方程，然后對其建立聯合仿真模型，如圖5所示.

圖5　整車主動懸架聯合模型

4 漂移仿真

漂移仿真時，用10s時間使車輛達到初始狀態，包括設定的初始轉向角、初始油門開度和初始速度.以線性增長的方式將轉向角增加到設定值，轉向期間為5s，方向盤角位移如圖6所示.汽車在橫向力的作用下將滑出原來的運動軌跡，在仿真過程中整車漂移運動軌跡如圖7所示.試驗記錄了車身垂直加速度、車身側向加速度，橫擺角速度、側傾角加速度仿真結果分別如圖8～11所示.其中實線為被動懸架，虛線為主動懸架.對于計算結果采用均方根值進行對比，均方根值公式如下：

(3)

將計算出的主被動懸架曲線分別帶入式(3)可計算出其對應的均方根值.整車關鍵參數對比見表3.

表3性能均方根值對比表

性能指標主動懸架被動懸架優化比車身垂直加速度/mm·s-2120.6193325.069762.89%車身側向加速度/mm·s-23184.52523390.02146.06%車身橫擺角速度/(°)·s-10.42160.45387.10%車身側傾角加速度/(°)·s-24.29329.125552.95%

轉向盤角位移函數為

STEP( time , 0 , 0 , 8 , 0d )+STEP( time , 8 , 0 , 13 , 360d )

圖6　方向盤角位移圖

圖7　整車漂移運動軌跡

圖8　車身垂直加速度

圖9　被動懸架車身側向加速度

圖10　被動懸架車身橫擺角速度

圖11　車身側傾角加速度

5 結束語

本文基于ADAMS與MATLAB軟件建立整車主動懸架的聯合仿真模型，并用模糊智能算法來控制車身與懸架之間的主動力，對整車進行漂移仿真計算.通過分析可知：車身的垂直加速度、側向加速度、側傾角加速度與橫擺角速度都有很好的改善，尤其是垂直加速度與側傾角加速度改善明顯，性能分別提升62.89%、52.95%.

參考文獻:

[1] 吳迪,崔志琴,陳翔. 基于MATLAB最優控制車輛半主動懸架研究及仿真[J]. 機械工程與自動化,2015(2):91-93.

[2] 周柔,郭志峰. 主動懸架控制技術研究[J]. 計算機與現代化,2012(1):176-180.

[3] 鄧利軍. 基于MATLAB的汽車主動懸架仿真研究[J]. 襄樊學院學報,2012,33(2):25-28.

[4] 白月飛,陳翔. 基于Simulink的液壓半主動懸架模糊控制系統仿真[J]. 甘肅科學學報,2007,19(3):145-149.

[5] 李偉平,柳超,張利軒,等. 模糊PID控制在磁流變半主動懸架中的應用[J]. 機械科學與技術,2014,33(12):1 902-1 906.

[6] 周兵,趙保華. 汽車主動懸架自適應模糊PID控制仿真研究[J]. 湖南大學學報(自然科學版),2009,36(12):27-30.

[7]張昆,習文輝,鄧文華,等. 基于CarSim-Simulink聯合仿真的整車半主動懸架模糊控制仿真研究[J]. 昆明理工大學學報(自然科學版),2015,40(1):39-44.

(編輯：郝秀清)

Simulation research of the type of car drift based on fuzzy control of active suspension

WANG Xiao-peng1,2, LIU Jian-jun1, WU Long1,2

(1.School of Mechanical and Electronic Engineering, Sanming University, Sanming 365004, China;2. Engineering Research Center in Fujian Province University for Modern Mechanical Design and Manufacturing Technology, Sanming 365004, China)

Abstract:This paper has established simulational digital model of subcompact vehicle in the software of ADAMS，and deduced the joint velocity and acceleration between suspension system and car body. At the same time it established fuzzy control rules and the control model system using Matlab. Then drift motion simulation was calculated based on the combination of vehicle active suspension model of the vehicle. The results show that the active suspension in the process of the motion of the vehicle can effectively reduce the vertical acceleration and roll angle acceleration,and the performance was increased by 62.89%, and 52.95%.

Key words:active suspension; fuzzy control; co-simulation model

中圖分類號：U270.1

文獻標志碼：A

文章編號：1672-6197(2016)04-0033-04

作者簡介：王孝鵬，男，mrxp1984@sina.com

基金項目：福建省教育廳科技項目(JK2014048)

收稿日期：2015-04-24