基于MATLABSIMULINK的汽车半主动悬架系统的仿真研究

2016-10-19贺耀东

数码世界 2016年9期

关键词：半主动模糊控制被动

贺耀东

渤海大学

基于MATLABSIMULINK的汽车半主动悬架系统的仿真研究

贺耀东

渤海大学

随着社会的发展，大部分人在经济水平能力上已经拥有了汽车，但是人们希望汽车在性能方面可以实现稳定性高以及持久性强的优点，决定这些优点是否可以实现的一个重要因素就是悬架。本文通过采用MATLAB软件，分析了模糊控制器和PID控制器性能，建立了关于汽车二自由度数学模型，仿真软件是基于SIMULINK，仿真结果显示汽车半主动悬架上控制效果PID控制器逊于模糊控制器。

MATLAB PID控制器汽车半主动悬架仿真

1　引言

1980年MATLAB第一次出现在人们的视线中是在线性代数的研究氛围下产生的，MATLAB在数据矩阵和数值方面的应用及其广泛，因此在控制工程方面的影响力很大。随后有许多的专业人士对MATLAB做了很多的研究并且取得了很大的进步。MATLAB是目前世界上科技软件应用方面的领军软件之一，MATLAB的最大特点是可视化能力强，通俗易懂，软件操作容易掌握，这是MATLAB应用到众多行业的重要原因，应用的领域其中包括了有图像处理，神经网络，通信系统以及模糊控制等，该软件通常可以用来进行计算机的有关算法研究和设计分析计算机的相关辅助。

2　问题提出

对于汽车的使用者而言，他们最重视的是汽车的安全性和稳定性，而要想实现洗车控制性能好，稳定性强的特点就不得不对汽车的悬架系统的控制方法进行研究与分析。传统意义上的被动悬架结构操作比较简易，而且尤其是被动的悬架在设计方面参数受到了很大的制约，不可以根据外在的环境的改变而改变，所以被动的悬架如果应用到汽车上性能方面会大大受牵制。关于被动悬架系统中阻尼以及刚度这些参数是根据平时的专业人士的经验给出的，按照这些经验性的参数来进行悬架结构的实现。

后期出现的主动悬架的实现原理用到了把力发送器替代了被动悬架的弹性与阻尼元件，从而实现悬架控制特性的提高，主动悬架虽然在一定程度上有利于被动悬架，但是仍然受到外部能源，资金成本和可靠性方面的影响，所以仍然不是最佳的选择。在主动悬架的基础上，半主动悬架系统得到了发展，半主动集合了主动悬架的优点的同时突破了主动悬架的缺点，所以半主动悬架的应用迅速得到了发展，半主动悬架相比于主动悬架，是由变阻尼减震器或者变刚度弹簧组成的，除此之外，外部能源可以不用考虑资金投入比较低。

开过汽车的人都知道，如果路面平稳度不好会造成车身的震动，乘客在车内会有种颠簸之感，让人感受不舒服，汽车的某些器械也会受到损坏，而且路面凹凸不平的话对司机的开车技术水平也是一种巨大的挑战，司机要想在凹凸不平的路面行驶地让人坐的舒心，那么必须要对汽车的悬架进行性能上的提高，因为悬架在汽车的所有部件中扮演的是主体的作用，所以汽车悬架的好坏直接影响着汽车的多个方面的性能。

现今社会中有大多数的学者纷纷对半主动悬架进行了研究与分析，而研究的内容大体上是围绕着控制策略控制变阻尼减震器方面。本论文的控制策略用到了模糊策略，设计了模糊控制器，模糊控制器是基于MATLAB的参考模型，通过将模糊控制器和PID控制器进行对比，PID控制器是属于半主动悬架的范畴。

3　汽车半主动悬架系统的建模

3.1建立路面输入模型

本论文的路面随机参数输入选择的是滤波白噪声，输入后产生了B，C级别不同的路面不平度的时域轮廓，时域模型如公式1-1所示。

其中公式中q（t）指的是路面对车轮的随机激励，v代表了汽车的速度，w（t）代表了限带的白噪声，而a可以认为是常数。

建立了路面的输入模型后采用Simulink对其进行仿真，其中仿真的输入数据是Band-Limited White Noise。

汽车的速度设成50km/h，路面不平度的程度不同对应的a值也就不同，其中B级路面中a是0.1303，C级路面中a是0.12，减速路面地段的垂直高度h是3厘米，宽度b是38厘米。

3.2悬架数学模型建立

汽车半主动悬架模型如图1-1所示，

图1-1　半主动悬架模型图

从图中可以看出ms表示车体的重量，其中车体属于悬挂物，mt表示车轮轴的重量，而车轮轴属于非悬挂物体。ks弹簧的弹力系数，单位是N/m，kt 是轮胎的等效刚度，cs是阻尼系数，单位是Ns/m。

系统涉及到的动力学公式如下所示：

基于MATLAB的SIMULINK仿真工具的模型如图1-2所示。

图1-2　半主动悬架的SIMULINK模型

3.3理想悬架系统的动力学模型

本论文采用的参考模型是SkyHoolk悬架模型，该模型产生于70年代，通过SkyHook模型得出输出响应。

由图1-3可以知道，SkyHook模型的动力学公式如下：

其中公式中的车轮轴与车体的位移用zrt和zrs表示，虚拟的减震器阻尼的系数是用crs和crt表示。跟半主动悬架动力学模型一样，先把状态变量列出来，

通过ADAMS可以实现在视图中进行半主动悬架机械模型的建立，本论文实现了二自由度的四分之一的汽车半主动悬架模型，并且也完成了基于ADAMS和MATALB的联合仿真。通过公式1-4和1-5可以得到状态方xr（t）=Aµxr （t）+Crr （t）。

4　模糊的PID控制器设计

模糊PID 控制器是种传统的半主动悬架，模糊PID的主要组成成分可以分为两个，一个是模糊控制器，另一个是PID控制器，模糊控制器的输入值设置为簧载质量的速度差值e和质量速度变化ec，而输出值设置为PID控制器的三个参数，分别是kp，ki以及kd等。关于模糊PID的仿真模型是基于MATLAB或者是基于Simulink。模糊PID控制器的关键是要把握模糊控制的相关的规则，然而根据现在的规则来看，规则的制定大多数靠的是一些该领域的专业学士的经历进行总结的，所以存在很大的先入为主的思想。

模糊控制规则在模糊控制器中起到了很大的作用，该规则是通过语言对控制器的输入与输出进行介绍，也就是指输入与输出之间的模糊关系，模糊控制规则的生成主要是按照人类平时的思想以及平时掌握的经验，用一种模糊的概念进行推理，模糊控制规则表如表1-1所示。

表1-1　模糊控制规则表

5　仿真结果对比

一旦建立了模型，就可以进行下一步操作，就是相关的参数数据的输入，输入结束后，通过SIMULINK来仿真，本论文的一些参数设置为：ks=16000N/m，kt=160000N/s，ms=210kg，mt=30kg，cs=1750Ns/m，SkyHook模型的相关参数crs=4250N/s，crt=1750Ns/m，同时量化因子设置成ke=4.8，k（detal）e=12，kuc=700，路面的输入信号可以用正弦函数r=sin（fi）表示，w=8.72rad/s表示简谐振动的频率，而且这个震动的频率也代表了车体本身的固有频率。

被动的悬架与PID控制的悬架进行了对比，这些对比分别是车身的垂直方向的加速度，悬架的动挠度以及轮胎的相对动载。图中的点划线线指的是被动悬架，虚线指的是PID悬架，粗线指的是模糊控制悬架响应。最后仿真结果显示被动的悬架与PID悬架的垂直加速度响应有很大的波动，被动悬架高于模糊悬架大概50%左右，PID悬架也比模糊悬架高出大概10%左右，悬架的动挠度方面被动悬架比模糊悬架高出大概10%左右，被动悬架在轮胎的相对动载方面高出模糊控制悬架大概60%。所以综合分析可以得出结论PID悬架控制实现汽车控制效过没有模糊控制优秀。