半主动悬架的SIRMs模糊控制算法研究

黄超群

摘 要：文章以车身垂向振动速度、车身垂向振动加速度、悬架动行程和轮胎动位移为输入项目，主动悬架所产生的阻尼力F作为输出量，即设计一个包含4个输入项目和1个输出量的半主动SRIM模糊控制模型，并进行了凸起路面和随机路面下的仿真分析，计算结果显示该控制方法相对于半主动悬架经典控制方法有着更好的控制效果。

关键词：单一输入规则群;模糊控制;半主动悬架

中图分类号：U463.33  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）03-145-03

前言

悬架控制系统对汽车的操作性、稳定性有着重要的作用。悬架系统的控制方法也多种多样，目前，开发更实用、可靠和经济的控制策略是研究热点。[1-4]

本文采用了单一输入规则群（SIRMs）模糊控制方法，建立了相关的半主动悬架控制模型，并进行了凸起路面和随机路面下的仿真计算，与经典模糊控制策略结果对比，结果显示基于SIRMs模糊控制算法具有更好的控制效果。

1 单一输入规则群模糊控制原理

单一输入规则群模糊控制原理是将一个多维问题进行简化处理，将其转变为多个一维问题，使每个输入项目都对应一个SIRM控制器和一个重要度。

在经典模糊策略中，默认为每一个输入项目对系统性能的影响程度是相等的，不存在强弱之分。实际上，不同的输入项目对系统性能的影响是不同的，因此，给每个输入项目定义一个重要度是由必须的，输入项目对输出的影响较大的其重要度较大的。

因此，根据SIRM计算规则和输入项目的重要度的大小，可得到SIRMs模糊控制模型的总输出ya，其表达式如下：

式中wi为第i个输入项目的重要度，yi：第i个输入项目经过SIRM控制器后得到的输出。

当每个SIRM计算规则确定后，通过调节重要度的大小就能获得较理想的输出，提高系统的性能。

2 SIRMs模糊控制模型建立

2.1 输入项目

对于汽车而言，汽车半主动悬架控制系统的主要目标是对车身垂向振动进行有效控制以便提高汽车的安全与平顺性。对车身垂向振动有着较为明显影响的4个因素是车身垂向振动速度、车身垂向振动加速度、悬架动行程和轮胎动位移。因此，选取它们为SIRM控制器的4个输入项目，将主动悬架所产生的阻尼力F作为输出量，即设计一个包含4个输入项目和1个输出量的SRIM模糊控制模型。

2.2 重要度

车身垂振动速度、车身垂向振动加速度、悬架动行程和轮胎动位移对车身垂向振动的影响程度是不一样的，其中車身垂向振动加速度对车身垂向振动影响最大，其次是身垂振动速度，最后是轮胎动位移。本文参考在文献[5]中重要度大小，具体数值见表1所示。

2.3 半主动悬架的SIRMs控制器

将4个输入项目x1车身垂向振动加速度x2车身垂振动速度x3悬架动挠度和x4轮胎动位移分别经过各自SIRM控制器获得对应的输出量F1、F2、F3、F4，最后把F1、F2、F3、F4与相应的重要度代入到计算式（1）中，即可得到半主动悬架减振器的可变阻尼力F。见图1所示。

3 计算仿真

3.1 凸起路面仿真结果分析

在车辆空载情况下，车辆以10m/s的速度通过凸起路面，得到的车身加速度、悬架动行程和轮胎动位移曲线见图1、图2和图3。

从图2-图4可以看出，SIRMs模糊控制算法比经典模糊控制算法有更好的控制效果。

3.2 随机路面仿真结果分析

在B级随机路面，车速为40km/h工况下进行仿真分析，得到三个平顺性评价指标的时域响应结果见表2。

从表2中可以看出SIRMs模糊控制算法相对于经典模糊控制算法，其在车身加速度、悬架位移、轮胎动位移的数值都要低，特别是在降低车身加速度方面，可见其减振效果强于经典模糊控制算法。

4 结论

本文建立了半主动悬架的单一输入规则群模糊控制模型，设定了4个输入项目、输入项目的重要度和一个输出项，并与经典模糊控制算法进行了计算仿真结果对比，结果显示SIRMs模糊控制算法具有更好的控制效果。

参考文献

[1] 寇发荣，李阳康，陈晨，孙凯，杨慧杰.电磁主动悬架作动器稳定性分析及特性试验[J].制造业自动化，2019，41（09）：129-134.

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[4] 周军超，唐飞，胡光忠.基于全尺寸模型的半主动悬架车辆平顺性研究[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2019，38（06）：122-126.

[5] 杨蔚华.半主动悬架电动轮汽车的动力学特性与振动控制研究[D].武汉科技大学，2015.