基于磁流變技術的發動機振動模糊控制研究

陳作越 楊玫

摘 要：為實現寬頻范圍內對發動機振動進行積極隔振，提出了一種混合模式的磁流變懸置結構。以磁流變懸置動態性能試驗結果為數據樣本，利用BP神經網絡分別對磁流變懸置正、逆模型進行辨識；同時，建立了三點磁流變懸置系統6自由度模型，設計了基于磁流變懸置BP神經網絡正、逆模型的模糊控制器，對磁流變懸置系統進行隔振控制，仿真結果表明：BP神經網絡具有較高的準確度，在磁流變懸置模型辨識方面具備優越性能；模糊控制器均能較好地在寬頻范圍內的衰減發動機振動，發動機穩定轉速下對應的位移和加速度振動峰值明顯減小。

關鍵詞：磁流變懸置 混合模式 BP神經網絡 模糊控制器

中圖分類號：U463 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）03（c）-0053-06

Abstract：In order to resolve noise and vibration problems generated by vehicle engine， a new mixed mode MR mount is proposed. The direct and inverse models of the MR mount were identified by dynamic performance test results with BP neural network. Meantime， a six degrees of freedom dynamic model of an in-line four-cylinder engine which has three points mounting system is derived by considering the dynamic direct and inverse models of MR mount and its state space form is established. The fuzzy control strategy was adopted for the semi-active mounting model. The results showed that the fuzzy control strategy has better performance in a wide frequency range， which，the displacement and acceleration amplitude reduced significantly. The BPNN network inverse model and the variable universe fuzzy control a strategy were correct and effective.

Key Words：MR mount； Mixed mode； BP Neural Network； Fuzzy-logic controller

影響汽車振動和噪聲的主要因素來源于發動機的振動，傳統的被動懸置被主動和半主動控制懸置取代已經成為了現代汽車發展的趨勢[1-3]。

作為智能軟材料，磁流變液（MRF）由磁性顆粒分布于絕緣載液中構成，其流變特性隨外在磁場的變化而急劇改變[4-5]。利用該特性設計磁流變懸置從而使懸置動剛度能夠連續變化，來達到低頻大剛度、大阻尼及高頻小剛度、小阻尼的隔振目的。磁流變技術的應用，為完全隔離發動機振動，改良汽車舒適性提出了嶄新的技術途徑。

Choi等研究了磁流變懸置在結構振動控制上的應用，提出了LQR方法[6-7]。Nguyen提出了一種磁流變懸置結構，仿真研究了設計參數對動剛度的影響[8]。翁建生等建立了發動機磁流變懸置系統動力學模型，提出了磁流變懸置系統開環控制策略，仿真研究了控制策略的有效性[9]。胡勇等設計了發動機磁流變懸置，試驗測試了磁流變懸置的特性[10]。

該文針對某款四缸發動機，設計了基于混合模式的磁流變液壓懸置結構，以磁流變懸置的動態性能試驗數據為樣本，采用BP神經網絡方法建立了磁流變懸置的正、逆模型；在此基礎上，建立了發動機磁流變懸置系統6自由度模型，考慮發動機懸置系統的狀態變量和控制變量，采用模糊控制方法對三點磁流變懸置的發動機隔振系統進行半主動控制，驗證磁流變正逆模型和模糊控制策略的有效性。

1 懸置結構設計與性能試驗

該文針對某款四缸發動機提出了基于混合模式的磁流變液壓懸置，如圖1所示。橡膠主簧上部通過內嵌金屬塊、連接螺栓和發動機相連，下部由活塞桿和活塞相連。活塞及活塞桿、內嵌金屬塊與連接螺栓在發動機的載荷作用下共同上下運動；橡膠主簧與橡膠底膜形成液室，室內充滿磁流變液體。活塞上纏繞線圈，改變勵磁電流，阻尼通道中的磁流變液粘度發生改變，因而使磁流變懸置輸出的阻尼力無級、連續可調。

采用電液伺服減振器性能試驗機對自行設計的磁流變懸置進行動態性能測試。試驗共采集了行程為0.2 mm和1 mm，頻率范圍為1～50 Hz，頻率間隔為1 Hz，電流為0 A、0.5 A、1.0 A和1.5 A時的試驗數據，為磁流變懸置模型的設計和控制算法的設計奠定基礎。

2 BP神經網絡建模

2.1 BP神經網絡

作為一種多層前饋神經網絡，BP神經網絡具有信號向前傳遞，誤差反向傳播的特點。在前向傳遞中，輸入信號從輸入層經隱含層逐層處理，直到輸出層。若輸出層得不到期望的輸出，則轉入反向傳播，根據預測誤差改變網絡權值及閥值，達到BP神經網絡預測輸出不斷地逼近期望輸出的目的。其拓撲結構如圖2所示。

是BP神經網絡的輸入，輸入個數為；是BP神經網絡的輸出，輸出個數為；、分別為神經網絡輸出層、隱含層閥值；為輸入層與隱含層間連接權值；為隱含層與輸出層間連接權值。神經網絡具有高度的非線性映射能力可以看成一個非線性連續函數[11]。

2.2 BP神經網絡正模型

以磁流變懸置性能試驗結果為訓練樣本，基于BP神經網絡模型對磁流變懸置正模型進行辨識，其原理如圖3所示。以前一時刻的位移、激振頻率、電流、恢復力和當前時刻的位移、激振頻率、電流為神經網絡正模型的輸入變量，當前時刻的恢復力為神經網絡正模型的輸出變量，其中N為歸一化處理；D為延遲單位采樣時間。

結合磁流變懸置性能試驗數據對BP神經網絡進行訓練。其中隨機選取3 500組數據作為訓練樣本，選取3 500組數據作為辨識精度測試樣本，得到BP神經網絡的預測誤差，如圖4所示。磁流變懸置阻尼力預測結果和試驗數據具有較高的吻合程度，誤差范圍控制在[30，-40]N。

2.3 BP神經網絡逆模型

同理，利用BP神經網絡模型對磁流變懸置逆模型進行辨識，其原理如圖5所示。選取前一時刻的位移、激振頻率、電流、恢復力和當前時刻的位移、激振頻率、恢復力神經網絡逆模型的輸入變量，當前時刻的電流為神經網絡逆模型輸出變量，其中N為歸一化處理；D為延遲單位采樣時間。

結合磁流變懸置性能試驗數據對BP神經網絡進行訓練。得到BP神經網絡逆模型的預測誤差，由圖6所示。磁流變懸置電流預測結果和試驗數據具有較高的吻合程度，電流預測誤差范圍控制在[4，-5]e-4A。

3 磁流變半主動模糊控制

3.1 磁流變懸置系統動力學模型

選用四缸四沖程直列式柴油發動機為研究對象，懸置系統由3個磁流變懸置組成，建立模型如圖7所示。

由圖7所示，G0-XYZ、G0-xyz分別是定坐標系和動坐標系，G0是動力總成在靜平衡時的質心。X軸與曲軸平行且指向汽車前方，Y軸與車架上平面平行，Z軸由右手法則確定，當動坐標系處于靜平衡時，動坐標系與定坐標系重合。設系統廣義坐標為動力總成沿X、Y、Z方向的平動、、及繞三軸的轉動θx、θy、θz，即廣義坐標為θx θy θz。

根據拉格朗日方程推導發動機隔振6自由度動力學方程如式（1）。

3.2 模糊控制器設計

模糊控制器設計時，取各懸置點的垂向速度和垂向速度變化率作為模糊控制器的輸入量，輸出量為磁流變懸置可控阻尼力。針對3個懸置點設計3個獨立的模糊控制器。輸入輸出的語言變量隸屬度函數均采用三角形隸屬度函數。

按照經驗及理論推導，“以最短時間使發動機某點懸置振動速度衰減至零”的標準建立模糊控制規則。若發動機某點懸置振動速度負向最大（取垂直向上為正），同時加速度亦是負向最大時，要求最短時間將振動速度衰減至零，則阻尼值應達到最大值，產生最大正向阻尼力；同理，若振動速度正向最大，加速度亦是正向最大時，阻尼也應達到最大值，即阻尼力負向最大。制定出模糊控制規則見表3，圖8是根據該規則生成的輸入、輸出模糊控制三維曲面。

圖9為發動機磁流變懸置模糊控制系統框圖，各懸置均采用磁流變懸置，發動機轉速的變化范圍為650～3000 r/min。對模糊控制器設計時，取各懸置點的垂向速度和加速度作為控制器的輸入量，輸出量為磁流變懸置理想控制力，通過BPNN網絡磁流變懸置逆模型得到控制電流，最后通過BPNN網絡磁流變懸置正模型可以得到實際的控制阻尼力，作用于動力總成懸置系統半主動控制。

3.3 仿真試驗

利用Matlab仿真軟件，仿真試驗對象選用某型號四缸四沖程柴油發動機，建立的仿真模型基于被動液壓懸置及磁流變液壓懸置。試驗時，給發動機輸入寬頻激勵，采用最大供油方式，自發動機啟動開始，分別對穩定轉速為1 000r/min，1 500 r/min，磁流變懸置1點的速度、加速度振動信號進行記錄。

從各種轉速下懸置點的速度功率譜圖可知：對應發動機轉速1 000 r/min，1 500 r/min，其轉速頻率分別為16.7 Hz，25 Hz。在這些峰值位置，相對被動液壓懸置產生振動速度幅值，模糊控制磁流變懸置振動速度幅值振幅下降效果顯著，并且模糊控制在寬頻范圍內均具有較好的隔振效果，說明模糊控制規則設計合理有效。

從表4可知，轉速為1 000 r/min、1 500 r/min時，控制后懸置點位移均方根值分別下降43.5%、47.7%，控制后懸置點加速度均方根值分別下降32.5%、27.7%，極大地衰減了發動機工作時的振動。

從圖14的懸置系統力傳遞率曲線可知：相對于被動液壓懸置隔振系統，可控磁流變懸置隔振系統在不同穩定轉速下工作時，能有效抑制傳遞到基座的力，磁流變懸置模糊控制隔振系統的力傳遞率下降明顯。

仿真結果表明，在寬頻范圍內，與不施加控制算法的被動控制相比，模糊控制都具有較好的振動控制效果，顯著的降低了發動機的振動，從而驗證了模糊控制算法的有效性。

4 結語

設計了基于混合模式的磁流變懸置，以懸置性能試驗數據為訓練樣本，采用BP神經網絡方法對磁流變懸置的正逆模型進行辨識，該方法具有較高的辨識精度，滿足磁流變懸置系統控制設計精度要求，為磁流變懸置系統控制策略的研究奠定了基礎。

建立了基于三點磁流變懸置的6自由度懸置系統動力學模型，在BP神經網絡正逆模型的基礎上，設計了基于磁流變懸置的模糊控制策略。懸置系統穩態控制仿真結果表明：與未施加控制算法的被動控制相比，模糊控制都具有較好的振動控制效果，顯著降低了發動機的振動，力傳遞率限制在20%以內，實現了發動機寬頻有效隔振。驗證了基于BP神經網絡正逆模型的模糊控制策略是有效可行的。

參考文獻

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