汽车主动悬架及控制方法的研究(6)

葛金龙：汽车主动悬架及控制方法的研究

电荷放大器 PID控制器 悬架系统

图2-5 主动悬架PID控制系统简图

Figure 2-5 Active suspension system PID control diagram

在上图所示的主动悬架PID控制系统中，通过加速度计测得车身加速度，经过电荷放大器后输入PID控制器，经过比例、微分、积分处理，反馈给主动悬架，调节悬架的阻尼。

2.4最优控制

最优控制方法是应用状态空间法，以状态空间表示加权二次性能指标，采用最优控制率来接优化问题。常用的最优控制法包括最优预测控制、线性最优控制和H∞最优控制等。

最优预测控制 最优控制 线性最优控制 H∞最优控制

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山东交通学院毕业设计（论文）

图2-6最优控制分类框图

Figure 2-6 Optical control classification block diagram

1）最优预测控制

最优预测控制通过在车头安装红外传感器或超声波传感器等方法预先获得路面激励信号，然后由主动悬架控制系统发出指令，调节减震器阻尼力，从而实现最优预测控制，可以解决控制系统的时滞性问题。由于该控制技术可以通过某种方法提前检测到前方的路面状况和变化，将有足够的时间采取措施。因此，可以大大降低系统的能耗，且改善系统的控制性能。但是，因为该控制方法是以线性随机最优控制理论为基础的最优控制方法，在建立主动悬架系统模型时，忽略高端动态环节，根据确定的主动悬架系统参数计算出控制参数，仅对理想的主动悬架数学模型保证预期的性能。因而限制了线性最优控制在主动悬架控制系统中的应用。

2）线性最优控制

线性最优控制是建立在系统较为理想的模型基础上的，采用受控对象的状态响应与控制输入的加权二次型作为性能标志，同时，保证受控结构在动态稳定条件下实现最优控制。例如，将线性二次型调节器控制理论和线性二次型高斯控制理论应用于汽车悬架系统以实现最优控制。

线性最优控制方法是在系统建模时，忽略了高阶动态环节如车架、轮胎的高阶模态，以及减震器、传感器的动态特性等，所得到的控制参数是根据确定的参数计算出来的，仅对理想的数学模型保证预期的性质。当系统参数变化到一定程度时，会使系统变得不稳定，控制参数不再使性能指标最优，有时甚至会使悬架性能恶化。实际悬架系统有许多不确定的非线性、时变得高阶动力系统，因此，难以用定长反馈系统达到预定的性能要求，所以，线性最优控制方法在主动悬架上应用很少。

3）H∞最优控制

H∞最优控制是通过设计控制器，在确保闭环各回路稳定的条件下，使相对于干扰的输出取最小的一种最优控制方法。为了模拟由于车身质量、轮胎刚度以及减震器阻尼系数等变化所引起的误差，应用H∞最优控制方法可以使汽车悬架振动控制具有较强的适应不确定因素影响的能力。下图为某主动悬架H∞最优控制图简。

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积分器 H∞控制器 悬架系统

图2-7 主动悬架HFigure 2-7 Active suspensionH?控制系统简图

? control system diagram

在上图所示的主动悬架H∞最优控制系统中，是利用加速度传感器分别测量簧上质量和簧下质量的加速度，再利用通过高通滤波器对低频滤波信号进行滤波，然后分别积分得到相应的速度和，将簧上质量和簧下质量的绝对速度信号输入H∞控制器，实现动态输出反馈。

2.5鲁棒控制

鲁棒控制（Robost Control）方面的研究始于上世纪50年代，鲁棒控制是一种考虑动态非线性及参数时变性的控制方法，它可以在系统设计阶段对可能的影响因素加以考虑，从而将这些因素对系统的影响将到最低。鲁棒控制方法适应用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用。同时过程的动态特性已知且不确定性因素的变化范围可以预估。采用鲁棒控制的主动悬架具有较强的适应不确定性因素影响的能力。但是，鲁棒系统的设计要有高级专家完成，一旦设计成功，就不需要太多的人工干预；而且若升级或做重大的调整，系统就要重新设计。

2.6遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）最初是由美国芝加哥大学J.Holland教授于1975 年首先提出来的，它是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程计算模型，是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法再计算时不依赖于梯度信息或其他辅助知识，而只需要影响搜索方向的目

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标函数和相适度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，近年来开始应用到主动悬架控制中。

2.7复合控制

目前，主动悬架采用的各种控制方法均有其优点和不足之处，将两种或几种方法相结合的复合控制方法往往能起到更好地控制效果。其中，由于模糊控制与神经网络和自适应控制理论具有互补性。近年来采用基于天棚阻尼控制理论、模糊控制理论、和自适应控制理论为主线的复合控制策略称为焦点。

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3模糊控制在主动悬架中的应用

3.1模糊控制的技术原理

模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制.从线性控制和非线性控制的角度分类,模糊控制是一种非线性控制,从控制器的智能性看,模糊控制属于智能控制的范畴,而且它已经成为实现智能控制的一种而有效的形式.

3.1.1模糊控制系统的组成

模糊控制属于计算机数字控制的一种形式.因此,模糊控制系统的组成类似于一般的数字控制系统,其方框图如下所示.

A/D 控制器 D/A 执行机构 被控对象 执行器

图3-1模糊控制系统框图

Figure 3-1 Fuzzy control system block diagram

模糊控制系统一般可以分为五个组成部分

（1）模糊控制器。实际上是一台微型计算器,根据控制系统的需要,即可以选用系统机,又可选用单板机或单片机.根据被控对象的不同,以及对系统静态和特性的动态要求和所应用的控制规则各异,可以构成各种类型的控制器,如在经典控制理论中,用运算放大器加上阻容网络构成的PID控制器和由前反馈、后反馈环节构成的各种串、并联校正器。在现代控制理论中，设计的有限状态观测器、自适应控制器、解耦控制器、鲁棒控制器等。而在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这是模糊控制系统区别于其他控制系统

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