基于模糊控制的电磁阀式阻尼连续可调悬架性能仿真研究

谷玉川 张晗 王祥 邱昱

摘要：自主研制了外置电磁阀式阻尼连续可调减振器系统（External solenoid-actuated shock absorber， ESSA），以ESSA样机为基础研究了ESSA半主动悬架系统的控制算法。首先，阐述了ESSA系统结构及工作原理;然后，通过台架试验得到了ESSA的阻尼力-速度-电流关系曲线。最后，基于Matlab/Simulink设计了ESSA半主动悬架模糊控制器，并在CarSim环境中搭建了整车动力学模型，结合ESSA阻尼力map图，进行了Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真试验。试验结果表明：研制的ESSA半主动悬架系统的各项指标均优于传统悬架系统。

关键词：电磁阀式减振器;半主动悬架;模糊控制;数字仿真

中图分类号：U461.99 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）03-0001-04

0 引言

阻尼连续可调悬架系统的核心零部件是阻尼可變减振器系统，通过布置在车身、车轮的传感器实时采集车辆行驶状态，结合控制算法对可调减振器的阻尼力进行实时调节，能够显著提高车辆的操控性、平顺性。

阻尼连续可调减振器及其相关技术在国外高端车型已经得到了应用，具有相对成熟的研究成果[1-3]。但是，阻尼连续可调减振器及其控制系统在我国仍未得到广泛应用，相关的技术研究工作均由院校等科研机构开展，如郭孔辉院士团队[4-6]对阀控阻尼可调减振器的工作原理进行了分析，并研究了阀控阻尼可调减振器的控制算法，通过道路试验验证了所研制的阀控减振器系统功能。陈无畏教授[7-9]团队提出了基于功能分配协调的汽车阀控减振器与ESP的集成控制器。陈龙[10]等建立多状态切换的阻尼可调减振器仿真模型，结合台架试验验证了模型的有效性。黎剑锋[11]等研制了一种基于电液比例阀控式半主动减振器，进行了样机试制与台架试验。

本文自主研制了一种外置电磁阀式阻尼连续可调减振器系统（External solenoid-actuated shock absorber，ESSA），搭建了基于Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真模型，研究了ESSA悬架的半主动控制算法及性能表现。

1 ESSA半主动悬架系统工作原理

ESSA半主动悬架系统架构如图1所示，车身与车轮均布置有加速度传感器实时采集加速度信号，结合车速、方向盘转角、油门等信号作为输入信号发动给控制器，控制算法根据车辆的行驶信号进行ESSA的阻尼力控制。

显而易见，ESSA是半主动悬架系统中的核心执行元件，与传统减振器相比，ESSA具有一个外置的电磁阀与一个中间油腔，结构如图2所示。外置电磁阀由一个比例电磁阀与一个溢流阀组合而成，控制器通过控制算法输出不同的电流控制比例电磁阀中的阀芯位置，从而改变了比例电磁阀阀片开度，阀片的油液流通量得到控制，实现阻尼力的实时调节。中间油腔则是布置在储油腔与工作腔之间，中间腔室通过常通节流孔与工作腔的伸张行程腔室相连接;电磁阀组件的进油孔与中间腔相通，出油孔则与储油腔相通。

当减振器处于压缩行程时，一部分油液从底阀流至储油腔，另一部分油液则通过活塞阀流至工作腔中的有杆腔，亦即伸张行程腔室，再经由中间油腔与工作腔的有杆腔之间的常通孔流入中间腔，进入电磁阀组件总成。当比例电磁阀关闭时，油液从电磁阀组件中的单向溢流阀流至储油缸;当比例电磁阀通电导通时，压力未达到溢流阀开阀压力时，油液经由比例流量阀回流至储油腔，此时，根据不同电流的大小，比例流量阀开度也不尽相同，从而达到调节阻尼力大小的目的;当压力达到溢流阀开阀压力时，油液从溢流阀流入储油缸。伸张行程工作原理与压缩行程大致相似，不再赘述。

根据ESSA工作原理，研制出ESSA样机进行了台架测试。采集试验过程中不同电流、不同行程正弦激励下的减振器阻尼力值，形成ESSA阻尼特性map如图3所示。

2 系统模型

2.1 车辆动力学模型

CarSim是专业的车辆动力学仿真软件，可以实现整车操纵稳定性、行驶平顺性、制动性能、动力经济性的仿真试验，同时，也被广泛应用于汽车控制系统的开发过程中。本文利用CarSim建立了某SUV车型的整车动力学模型，用于ESSA系统的算法开发仿真试验，仿真模型界面如图4所示。

2.2 路面模型

路面模型采用滤波白噪声法，对一均值为零的高斯白噪声经过变换得到模拟的路面位移信息，由式（1）计算得到的某B级路面位移如图5所示。

式（1）中：xr为路面位移;f0为下截止频率;n0为参考空间频率;Gq（n0）为路面不平度系数;u为车速;wt为均值为零的高斯白噪声。

3 控制策略

模糊控制是一种需要依靠专家先验知识的控制方法，模糊控制规则需要根据先验知识进行编制。一般而言，模糊控制算法设计分为控制器结构选择、输入变量模糊化、模糊规则制定、控制变量解模糊化几个步骤。控制器建模时可将车辆简化为一个如文献[12]中图1所示的四分之一模型。

3.1 模糊控制器结构选择

模糊系统的结构选择通常指的是确定模糊控制器的输入、输出变量，根据不同的被控系统，由于输出、输出变量及其数量的不同，模糊控制器的复杂程度也不尽相同。对于ESSA悬架系统而言，采用车身速度误差e、车身速度误差变化率，亦即车身加速度误差ec作为控制变量，ESSA的可调阻尼力Fd为输出变量，记为u。

选定输入、输出变量后，则需要对输入、输出变量的基本论域进行确定。以传统悬架模型为拟被控对象，进行不同工况下的仿真试验，得出e与ec作为控制输入变量，以上其、下限作为输入变量论域的边界;以理想控制的实际控制力的上、下限作为输出变量的论域。因此，通过离线仿真得出e的基本论域为[-0.1， 0.1]m/s，ec的基本论域为[-1， 1]m/s2，u的基本论域定为[-500，500]N。

3.2 变量的模糊化

模糊变量的模糊化过程就是采用人类所熟知的定性语言例如“大、中、小、快、中、慢”等对定量的数据进行描述，。本文选择常用的模糊语言“正大（PB）、正中（PM）、正小（PS）、零（ZE）、负小（NS）、负中（NM）、负大（NB）”描述输入输出变量，因此，输入变量对应的模糊集合E={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，EC={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，输出变量对应的模糊集合U={S，M，B}。

假设输入变量e的模糊集合论域定义为{-n，-n+1，…，0，n-1，n}，n即为模糊语言的层级，表示输入变量在[0，e]区间内的层级，n取为3，则E的模糊论域为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，EC的模糊论域同理;U的模糊论域则可以取为{0，1，2}。则根据量化因子与比例因子的定义如式（2）至（4）所，可以得到量化因子ke=30，kec=3，ku=250。

确定模糊论域之后，选择模糊隶属度函数，隶属度函数多种多样，但是常用的隶属度函数只有三角隶属度函数、高斯隶属度函数与梯形隶属度函数三种，本文采用三角隶属度函数，其解析表达式如式（5）所示：

3.3 模糊规则

模糊规则是以语言对被控对象特征进行合理描述的过程，需要深厚的先验知识进行归纳总结。通常，模糊规则语句的呈现形式为：if E is NB and EC is NB，then U is PB，此模糊语句表达的含义为如果输入变量E为负大，并且输入变量EC也为负大，则输出变量U为正大。根据模糊规则确定的输出关系曲面如图6所示。

3.4 解模糊化

经过模糊推理得到的控制量还处于模糊论域之中，不能为实际的被控系统所用，因此，需要将其转化到基本论域范畴，这个过程即为解模糊化。解模糊化的方法也有多种，例如最大隶属度函数法、中位法、重心法等，其中，重心法由于能够使得控制量的输出更为平滑而得到了广泛的应用，因此，本文采用重心法，其解析表达式如式（6）所示：

（6）

4 仿真试验

仿真利用到的是某一款SUV车型技术参数，如表1所示。选定车速60km/h下的B级路面匀速行驶、单脉冲路面行驶工况做为仿真条件，考察了四个车轮、各个车轮所对应的车身质量点、质心位置等的加速度指标。本文以左前车身加速度、左前车轮动载荷为例进行示例分析说明。

通过图7、图8可以看出，B级路面直线行驶工况时，在车身共振峰值频率、车轮共振峰值频率处，配置了模糊控制的ESSA悬架指标明显优于被动悬架系统;在两个峰值频率之间的过渡频段内，两个系统的指标幅值差别较小。

通过图9、图10可以看出，单脉冲路面行驶工况下，配置了模糊控制的ESSA悬架的车身位移幅值明显小于传统悬架系统，同时，冲击衰减的时间也比传统悬架时间少;而对于车轮位移指标，ESSA悬架在峰值处也略小于传统悬架系统，对冲击产生的余振衰减也优于传统悬架系统。

5 结语

本文自主设计开发了一种ESSA系统，并进行了电磁阀减振器本体的台架试验，获得了ESSA的阻尼力-速度-电流的关系曲线，基于CarSim搭建了某SUV车型整车动力学模型，利用MATLAB/Simulink设计了一种模糊控制器，基于CarSim与MATLAB/Simulink进行了ESSA的整车动力学联合仿真试验，仿真试验结果表明配置模糊控制器的ESSA系统在振动衰减与冲击衰减方面均明显优于传统悬架系统。

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Abstract：A vehicular external solenoid-actuated shock absorber（ESSA） was developmented independently， then the semi-suspension control method based on ESSA was analyzed. Firstly， the system structure and working principle of the ESSA was described. Then， the characteristic curve of ESSA was tested by test bench， the damping characteristics with different current and velocity were also obtained by bench test. Lastly， the fuzzy controller was designed in MATLAB/Simulink， and a full vehicle dynamical model was constructed in CarSim， the co-simulation carried out by MATLAB/Simulink and CarSim. The simulation results showed that the performance of ESSA was better than the passive suspension system.

Key words：solenoid-actuated shock absorber;semi-active suspension;fuzzy control;digital simulation