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、悬架动挠度和轮胎動载荷，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;MATLAB

中图分类号：TP273.4;U463.33      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）14-0144-03

Research on Semi-active Suspension System of Vehicle Based on Fuzzy PID

YANG Hui

（Sanmenxia Polytechnic，Sanmenxia  472000，China）

Abstract：Vehicle semi-active suspension system is a multi-degree of freedom non-linear system. Its main performance indicators are：body acceleration， suspension dynamic deflection and tire dynamic load. The acceleration of the body is the best reflection of the body vibration characteristics. This paper studies the acceleration of vehicle body in vertical direction，establishes a two-degree of freedom 1/4 semi-active suspension model for vehicle semi-active suspension system，and designs a fuzzy-PID controller. The semi-active suspension system controlled by fuzzy-PID is simulated by using MATLAB simulation software. The simulation results show that the semi-active suspension system controlled by fuzzy-PID can effectively reduce the acceleration of vehicle body，the dynamic deflection of suspension and tire travel，and can greatly improve the ride comfort and stability of vehicles.

Keywords：fuzzy control;PID;vehicle semi-active suspension;MATLAB

0  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m1为簧载质量;m2为非簧载质量;x1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k1为悬架减振弹簧的刚度;k2为轮胎刚度;C0为阻尼系数。

2  模糊PID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PID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f。

当|e|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=0防止超调量过大;当|e|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|e|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|ec|较大时，减小Kp的值;当|ec|较小时，Kp取较大的值[3]。

在车辆实际行驶中，车身垂直方向速度变化范围为[-0.3，0.3]m/s，设e的基本论域为[-0.3，0.3]，模糊论域为[-3，3]，量化因子ke=3/0.3=10;车身垂直加速度的变化范围为[-3，3]m/s2，设ec的基本论域为[-3，3]，模糊论域为[-3，3]，量化因子kec=3/3=1。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（ZO）、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PID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PID控制及仿真 [J].无锡商业职业技术学院学报，2015，15（6）：91-94.

[2] 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.

[3] 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.

作者简介：杨惠（1989-），女，汉族，河南三门峡人，助教，硕士研究生，研究方向：智能控制。