唐傳茵 馬巖 趙廣耀 李允公 張洪鐵

（1.東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，沈陽(yáng) 110819）（2.沈陽(yáng)儀表科學(xué)研究院，沈陽(yáng) 110043）

引言

車輛懸架的功用為承載車身與車輪之間的力，完成車輪與車身之間的力與力矩的傳遞作用，緩和來自路面?zhèn)鬟f給車身的沖擊載荷，衰減沖擊載荷引起的振動(dòng)，保證車輛能夠正常行駛.車輛懸架系統(tǒng)在很大程度上決定著整車的行駛平順性、操縱穩(wěn)定性與通過性，對(duì)減振效果等多項(xiàng)使用性能都有著很大影響.車輛平順性與操縱穩(wěn)定性的矛盾問題是車輛動(dòng)力學(xué)一直存在的問題，懸架電控技術(shù)為解決這個(gè)問題找到了辦法.關(guān)于懸架電控系統(tǒng)控制規(guī)律的研究受到學(xué)者的廣泛關(guān)注.很多研究者進(jìn)行了關(guān)于懸架模糊控制器設(shè)計(jì)與主動(dòng)，半主動(dòng)懸架系統(tǒng)的仿真分析［1，2，6］.本文提出了針對(duì)整車系統(tǒng)模型的新的模糊控制方法，方法一，設(shè)計(jì)了一種模糊控制器，整車模型采用一種控制算法.在第二種控制方法中，分別設(shè)計(jì)針對(duì)垂向振動(dòng)的模糊算法控制器，針對(duì)俯仰運(yùn)動(dòng)的模糊算法控制器，與針對(duì)車體側(cè)傾時(shí)運(yùn)動(dòng)的模糊控制器；側(cè)傾與俯仰時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與垂直運(yùn)動(dòng)不同，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)與仿真分析，提出了針對(duì)本文仿真模型的側(cè)傾運(yùn)動(dòng)與俯仰的模糊規(guī)則.最后根據(jù)整車的運(yùn)動(dòng)情況，對(duì)三種控制器進(jìn)行邏輯運(yùn)算，得到邏輯運(yùn)算控制器，應(yīng)用仿真軟件進(jìn)行七自由度整車系統(tǒng)建模.結(jié)合仿真得到的結(jié)果對(duì)本文所建立的針對(duì)整車模型的模糊控制器進(jìn)行分析與研究.

1 七自由度整車模型

七自由度整車系統(tǒng)模型［3］如圖1所示.系統(tǒng)微分方程：

其中：a－車身質(zhì)心到前輪（1、3）軸線的距離；b－車身質(zhì)心到后輪（2、4）軸線的距離；c－車身質(zhì)心到右輪（3、4）軸線的距離；d－車身質(zhì)心到左輪（1、2）軸線的距離；jx－車身對(duì)于x軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；jy－車身對(duì)于 y軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；zi（i＝1，2，3，4）－非簧載質(zhì)量的垂向位移；z′i（i＝1，2，3，4）－車身四個(gè)端點(diǎn)處的垂向位移；yi（i＝1，2，3，4）－路面激勵(lì).

圖1 7自由度整車系統(tǒng)模型Fig.1 The seven degrees of freedom model of vehicle

2 模糊控制系統(tǒng)建立

嘗試兩種模糊控制方法［4，5］.針對(duì)不同的控制對(duì)象，采用不同的控制變量，對(duì)整車七自由度模型進(jìn)行控制，兩種控制方法的模糊控制規(guī)則不同，由仿真結(jié)果，對(duì)比兩種控制方法對(duì)本文的整車模型的有效性.

2.1 方法一

選取懸架動(dòng)行程的變化與變化率作為模糊控制器的輸入變量，輸出變量為控制力，模糊規(guī)則如表1所示.

表1 模糊規(guī)則表Table 1 Rule for Fuzzy Logic

2.2 方法二

方法二所建立的模糊控制系統(tǒng)，包括垂直振動(dòng)的模糊算法控制器，俯仰振動(dòng)的模糊算法控制器，控制側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的模糊算法控制器，與邏輯運(yùn)算控制器.控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示.在垂直振動(dòng)控制器中，車身的速度和車身的加速度作為輸入變量，經(jīng)過垂向控制器運(yùn)算后，得到第一個(gè)中間輸出變量；在俯仰振動(dòng)控制器中，把車身俯仰的角速度與車身俯仰的角加速度作為輸入變量，經(jīng)過抗點(diǎn)頭控制器運(yùn)算后，得到第二個(gè)中間輸出變量；在側(cè)傾振動(dòng)控制器中，車身側(cè)傾的角速度與車身側(cè)傾的角加速度設(shè)計(jì)為輸入變量，經(jīng)過抗側(cè)傾控制器運(yùn)算后，得到第三個(gè)中間輸出變量；邏輯運(yùn)算控制器，以三個(gè)中間輸出變量作為輸入變量，經(jīng)過數(shù)學(xué)運(yùn)算與邏輯運(yùn)算后，得到四個(gè)輸出控制力.

圖2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The structure diagram of the control system

2.2.1 垂向運(yùn)動(dòng)的模糊控制器

在設(shè)計(jì)的垂向運(yùn)動(dòng)的模糊控制器中，車身速度與車身加速度作為輸入變量，第一個(gè)中間變量作為輸出變量.在模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，根據(jù)仿真得到的車身加速度范圍，車身速度的模糊論域定為［－2.5 2.5］，車身加速度模糊論域定為［－2.5 2.5］.對(duì)車身速度定義 7個(gè)模糊集合，NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB.車身加速度定義7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB；對(duì)中間變量定義 7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB.輸入輸出變量的隸屬函數(shù)經(jīng)過反復(fù)嘗試后選擇gauss2mf函數(shù).垂直運(yùn)動(dòng)的模糊規(guī)則如表2所示.

表2 垂直模糊控制規(guī)則Table 2 The rule for vertical fuzzy control system

2.2.2 俯仰運(yùn)動(dòng)的模糊控制器與側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的模糊控制器

在針對(duì)俯仰運(yùn)動(dòng)的模糊控制器設(shè)計(jì)中，以車身的俯仰角速度與俯仰角加速度這兩個(gè)變量作為為輸入量，第二個(gè)中間變量作為輸出變量.俯仰角速度的模糊論域定義為［－2.5 2.5］，俯仰角加速度模糊論域定為［－2.5 2.5］.對(duì)俯仰角速度定義7個(gè)模糊集合，NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB.俯仰角加速度定義7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB；對(duì)中間變量定義7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB.輸入輸出變量的隸屬函數(shù)經(jīng)過反復(fù)嘗試后選擇gauss2mf函數(shù).俯仰時(shí)，設(shè)車身左右對(duì)稱，P1＝P3，P2＝P4.經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，得到俯仰運(yùn)動(dòng)的模糊規(guī)則.針對(duì)側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的控制器的設(shè)計(jì)依照同樣原理，把車身的俯仰角速度與車身的俯仰角加速度這兩個(gè)變量作為輸入量，第三個(gè)中間變量作為輸出變量.側(cè)傾角速度的模糊論域定義為［－3 3］，側(cè)傾角加速度的基本論域?yàn)椋郏? 3］.對(duì)側(cè)傾角速度定義7個(gè)模糊集合，NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB側(cè)傾角加速度定義7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB；對(duì)中間變量定義 7個(gè)模糊集合：NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB.輸入輸出變量的隸屬函數(shù)經(jīng)過反復(fù)嘗試后選擇gauss2m f函數(shù).側(cè)傾時(shí)，設(shè)車身前后對(duì)稱，P1＝P2，P3＝P4，側(cè)傾時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與俯仰運(yùn)動(dòng)，垂直運(yùn)動(dòng)都不同，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，設(shè)計(jì)側(cè)傾運(yùn)動(dòng)的模糊規(guī)則，如下表3所示.

2.2.3 邏輯運(yùn)算控制器

在邏輯運(yùn)算控制器的設(shè)計(jì)中，取模糊控制器的三個(gè)中間輸出變量，作為邏輯運(yùn)算控制器的輸入變量，邏輯運(yùn)算控制器的輸出變量為系統(tǒng)的控制力.參數(shù)a表示前軸到質(zhì)心的距離、參數(shù)b表示后軸到質(zhì)心的距離.參數(shù)c表示車輛左側(cè)車輪質(zhì)量到車軸質(zhì)心的距離、參數(shù)d表示車輛右車輪質(zhì)量到車軸質(zhì)心的距離.

圖3 合成后系統(tǒng)的受力簡(jiǎn)圖Fig.3 The sketch of the composed system

將汽車車身的整體振動(dòng)看作是車身在垂向方向的平動(dòng)運(yùn)動(dòng)，與繞車身質(zhì)心的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的合成運(yùn)動(dòng)［6］，這樣合成后系統(tǒng)的受力如圖3所示.

經(jīng)過邏輯控制器運(yùn)算后的輸出為

3 仿真分析

進(jìn)行仿真分析，路面條件為B級(jí)路面，車速為30m/h.第一種控制策略控制后的結(jié)果如圖4至圖6所示，分別表示控制前后的車身垂向加速度響應(yīng)，車身俯仰角加速度響應(yīng)，車身側(cè)傾角加速度響應(yīng).第二種控制策略，控制后的結(jié)果如圖7至圖9所示.兩種控制策略的對(duì)比在表4中表示.由仿真結(jié)果可以看出，采用本文的模糊控制后，整車的車身垂向加速度響應(yīng)，車身俯仰角加速度響應(yīng)，與車身側(cè)傾角加速度響應(yīng)都得到比較好的衰減，而且輪胎動(dòng)變形響應(yīng)也得到了降低，懸架動(dòng)行程效果不是很明顯，但是也有一定程度的效果.

針對(duì)本文的七自由度整車懸架模型，分別建立針對(duì)垂向運(yùn)動(dòng)的模糊控制器、針對(duì)點(diǎn)頭運(yùn)動(dòng)的模糊控制器、針對(duì)橫向運(yùn)動(dòng)的模糊控制器，與邏輯運(yùn)算控制器，車體不同的運(yùn)動(dòng)方式采用不同的控制規(guī)則，而且經(jīng)過力學(xué)的合成，可以較好的改善系統(tǒng)的舒適性與操穩(wěn)性.分別建立不同運(yùn)動(dòng)的模糊控制器，比單一采用同一種模糊控制器的控制效果要好，系統(tǒng)的舒適性與操縱穩(wěn)定性都有一定程度的改善.

圖4 車身加速度響應(yīng)Fig.4 The response of vehicle acceleration

圖6 車身側(cè)傾角加速度響應(yīng)Fig.6 The response of vehicle roll acceleration

圖7 車身垂向加速度Fig.7 The response of vehicle vertical acceleration

圖8 車身俯仰角加速度響應(yīng)Fig.8 The response of vehicle pitch acceleration

圖9 車身側(cè)傾角加速度響應(yīng)Fig.9 The response of vehicle roll acceleration

兩種控制方法的對(duì)比如表4所示.

表4 控制方法的對(duì)比Table 4 The comparison of the controlled method

4 結(jié)論

本文的第一種模糊控制器，整車模型采用一種控制策略，控制后車身垂直加速度改善9.3%，懸架動(dòng)行程未變，輪胎動(dòng)變形改善5.3%.第二種方法，分別設(shè)計(jì)垂直振動(dòng)模糊控制器，俯仰振動(dòng)模糊控制器，側(cè)傾振動(dòng)模糊控制器和邏輯控制器后，控制效果比第一種方法要好.車身垂直加速度改善14.71%，懸架動(dòng)行程改善3.4%，輪胎動(dòng)變形改善4.8%.采用第二種控制方法后，在本文所設(shè)計(jì)的仿真條件下，車輛的平順性與操穩(wěn)性能都得到改善.

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