基于改進螢火蟲優化算法的汽車懸架PID控制

李勝 孫藝瑕 劉建均

摘 要：為了獲得更好的汽車平順性，構建1/4汽車主動懸架模型，采用懸架動撓度、車身動位移、輪胎動載荷和輪胎垂直速度等4項指標進行近似衡量，提出基于改進螢火蟲優化算法（FA）的汽車懸架PID控制，并與基于LQR控制、基于Fuzzy-PID控制下的汽車懸架平順性進行對比。仿真結果顯示，基于改進FA優化的PID控制的4項指標峰值均大幅降低，峰值最高下降36.1%，證明基于改進螢火蟲優化算法的PID控制可提高汽車平順性能。

關鍵詞：LQR控制;Fuzzy-PID控制;汽車懸架系統;FA-PID控制

DOI： 10. 11907/rjdk.191772

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A

文章編號：1672-7800（2020）004-0179-04

0 引言

汽車舒適性主要依賴于汽車懸架。汽車懸架可分為主動和被動兩種，被動懸架結構簡單，早期應用較廣[1]。然而，被動懸架的參數固定，在外界激勵頻率發生變化時，隔振有效性降低，而主動懸架可有效克服該缺點，因此逐漸得到市場肯定與學者們的關注。

周長城[2]考慮平順性與安全性等評判因素，研究了主動汽車懸架設計和控制的相關問題;Bharali等[3]建立1/4汽車懸架模型，提出了線性二次型控制（IQR）、模糊PID控制與基于LQR的模糊控制等3種控制器，其仿真結果表明，基于LQR的模糊控制主動懸架隔振性比其它兩種主動懸架更佳;么鳴濤等[4]以汽車懸架動撓度為控制器輸入變量，建立模糊PID控制器，其仿真結果表明，模糊PID控制既改善了汽車平順性能，也提高了響應速度;Chao等[5]提出用重力搜索算法（ GSA）確定主動汽車懸架系統模糊PID控制器的最優控制參數，其研究結果表明，CSA可以調整PID控制器參數以達到最佳性能;Wang等[6]建立1/4汽車懸架模型，以車體垂直加速度為控制目標，提出了模糊PID控制策略，并利用改進的文化算法對模糊規則進行優化，實驗結果表明，該控制可顯著抑制車身加速度、提高乘坐舒適性;Song等[7]為改善懸架系統強非線性與不確定性，通過泰勒公式變換將懸架系統轉化為兩個不同的線性子系統，設計了基于遺傳算法的PID控制器，其仿真結果表明，經遺傳算法優化后PID控制懸架系統具有良好的魯棒性。綜上所述，目前對平順性評價指標與控制方法的對比研究較少。因此本文提出構建1/4主動汽車懸架模型，以PID控制器參數為優化參數，以多指標的汽車平順性能為目標，提出基于改進螢火蟲優化算法的PID控制策略。此外，將基于改進FA-PID控制的汽車懸架與基于LQR控制、基于Fuzzv-PID控制的汽車懸架進行平順性對比分析。

1 汽車懸架模型

3 Fuzzy-PID控制

本部分內容為Fuzzv-PID控制器設計，主要指將Fuzzy控制器輸出端與PID控制器輸入端相連接，形成一種新的控制器[13-15]。這種復合控制器適應更多工作環境下的控制

5.2不同汽車懸架效果對比

為證實改進FA-PID控制器對汽車懸架平順性控制的有效性，將基于改進FA-PID控制的懸架與被動控制、基于LQR控制、基于Fuzzv-PID控制的懸架控制效果進行對比，仿真結果如圖2-5所示[20]。

表1給出了被動懸架與其它3種主動汽車懸架的懸架動撓度、車身加速度、輪胎動載荷、輪胎速度峰值及4種懸架的車身加速度均方根值。

從表1可以得知主動懸架的懸架動撓度、車身動位移、輪胎動載荷以及輪胎速度峰值較被動懸架最少下降31.6%、22.5%、18.3%和0%。基于LQR控制、基于Fuzzy-PID控制與改進FA-PID控制懸架的車身加速度均方根較被動懸架分別降低24.8%、42.9%和68.69%。

6 結語

螢火蟲算法優化后的PID控制器對汽車懸架系統擁有更好的隔振效果，懸架平順性優于其它幾種控制方式。就懸架平順性而言，單- LQR控制較復合Fuzzy-PID、FA-PID控制稍顯遜色。基于改進FA-PID控制的懸架比LQR控制與Fuzzy-PID控制的懸架，在被動懸架車身加速度均方根方面下降了43.89%和25.79%。本文不足之處在于沒有考慮時滯影響及非線性特性，這是下一步研究方向和重點。

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（責任編輯：江艷）

作者簡介：李勝（1994-），男，上海工程技術大學機械與汽車工程學院碩士，研究方向為振動主動控制及時滯動力系統的實驗實現;孫藝瑕（1983-），女，博士，上海工程技術大學講師、碩士生導師，研究方向為時滯動力系統;劉建均（1991-），男，上海工程技術大學機械與汽車工程學院碩士，研究方向為時滯動力系統參數優化。本文通訊作者：孫藝瑕。