半主动空气悬架

半主动空气悬架（精选7篇）

半主动空气悬架 篇1

空气弹簧与金属弹簧悬架相比, 不仅改善汽车行驶平顺性性能, 而且降低轮胎对道路的破坏, 因此, 空气悬架的应用日益受重视。近年来, 国外部分高档汽车采用磁流变减振器与空气弹簧匹配, 使悬架的刚度和阻尼均可调节, 以适应不同的行驶工况。由于磁流变效应的复杂性, 目前还没有一致公认的数学模型。Shames等人提出的Bingham模型[1], 其优点是简单易于分析, 但无法反映磁流变减振器的前屈服特征。为了能描述磁流变减振器的滞后特征, Spencer等人提出Bouc-Wen模型[2]。国内学者徐赵东提出了温度唯象模型[3]。以上模型有的虽然简单, 但不能很好地反映磁流变减振器的非线性动态特性, 有的能很精确地模拟减振器的非线性动态特性, 但模型是由强非线性方程构成, 参数过多, 不便于数值处理, 无法直接反映减振器的逆向动态特性。磁流变减振器的多项式模型[4]将减振器速度特性的滞回环划分成上环、下环, 通过活塞运动的加速度的正负来判断上环或下环, 并分别采用多项式函数曲线来拟合。该模型最大特点是求逆过程容易, 非常适合控制器的设计, 并且能较好地描述前屈服特征。

通过搭建磁流变减振器试验台架, 基于试验结果建立磁流变减振器的多项式模型, 并将其引入到半主动空气悬架四分之一车模型中。通过改变加权系数u值, 调节混合天地棚控制策略的综合性能。

1 磁流变半主动空气悬架模型

1.1 磁流变减振器特性试验与模型建立

根据标准《QC/T 545—1999汽车筒式减振器试验方法》, 基于Instron8800液压伺服激振台搭建单筒充气磁流变减振器试验台架, 如图1所示。采用正弦激励, 振幅设定为50 mm, 频率根据上述标准确定。频率为0.83 Hz, 不同电流下的阻尼力-速度特性曲线如图2所示 (电流大小为0~2 A, 间隔0.2A) 。

由图2可知, 速度相同条件下, 随着电流增大, 阻尼力越大, 当电流达到1.2 A以后。相应的阻尼力变化幅度明显减小。电流为1.4 A、1.6 A、1.8 A、2.0 A时的曲线基本没有明显的界限, 阻尼力的变化幅值不明显, 因为磁流变液存在磁饱和现象;电流相同条件下, 活塞运动速度增大, 阻尼力越大;但速度下降特性曲线与速度上升特性曲线不重合, 因为磁流变减振器的速度特性具有非线性, 且存在着滞回现象。

选用多项式模型来描述磁流变减振器的力学特性, 此模型能较好地描述减振器的滞回特性。将磁流变减振器的阻尼力-速度关系的滞回环划分成上环 (负加速度) 和下环 (正加速度) , 上环和下环分别采用如下的多项式拟合

式 (1) 中, fd是阻尼力;ai是曲线拟合而得的系数;v是减振器活塞速度;多项式项数n由试凑和误差来选择, 取9;基于试验数据, 采用最小二乘法确定模型的参数。式 (1) 中的系数ai与电流有关系, 图3给出了a1与电流的关系。显然, 系数ai和相应的输入电流成近似线性关系

进而, 建立了磁流变减振器的多项式模型

将由多项式模型仿真得到的减振器阻尼力与试验实测的阻尼力进行比较, 如图4所示, 表明所建立的多项式模型能很好地预测磁流变减振器的阻尼力。

由式 (3) 可以求出控制电流I的大小

式 (4) 中, I是磁流变减振器的输入电流, fd是所需阻尼力。依据式 (4) , 只要测得减振器的活塞速度, 向减振器输入合适的电流即可获得所期望的阻尼力。

1.2 空气弹簧模型

将空气弹簧视为变质量开口绝热系统, 根据开口绝热系统热力学[5]第一定律有

式 (5) 中:k为绝热指数;Ps、Vs、ms分别是空气弹簧内气体的压力、体积和质量。空气弹簧的各结构参数, 如有效面积, 容积、容积变化率可通过台架试验测得。

1.3 二自由度1/4车辆半主动悬架模型

采用较常用的二自由度1/4车辆模型[6], 根据牛顿第二定律建立其运动微分方程为

式 (6) 中, q为路面位移;kt为轮胎刚度;m1为簧下质量;z1为非簧载质量位移;Fe为空气弹簧垂向力;fd为磁流变减振器阻尼力;m2为簧上质量;z2为簧载质量位移。

1.4 路面输入时域模型

采用滤波白噪声法作为路面输入时域模型[7], 即

式 (7) 中, Gq (n0) 为路面不平度系, Gq (n0) (取64×10-6m3) ;n0为参考空间频率, n0取0.1 m-1;q (t) 为路面激励;w (t) 为均值为0、方差为1的高斯白噪声;f0为下截止频率;

2 混合天地棚控制策略

天棚控制是由Crosby和Karnopp提出的用于阻尼控制的控制算法, 其产生的阻尼力为

天棚控制可以抑制簧上质量加速度, 但会恶化簧下质量的运动情况, 增大轮胎动载荷, 降低车辆的操纵安全性和稳定性。

地棚控制可以抑制轮胎动载荷, 但却增大簧上质量加速度, 地棚控制产生的阻尼力为

为了弥补天棚、地棚控制的缺陷, 在上述控制策略的基础上, 对天棚控制与地棚控制进行加权折衷, 利用加权系数u值调节天棚阻尼力和地棚阻尼力的比例[8], 其产生的阻尼力为

式 (10) 中, 加权系数u=[0, 1]。

从而可得半主动悬架混合天地棚控制策略表达式

3 仿真计算

仿真过程中用的参数见表1, 将被控系统的磁流变减振器用被动减振器代替, 构成被动悬架, 被动悬架减振器阻尼系数cc=2 000 N·s·m-1。

混合天地棚控制的加权系数u对控制效果的影响, 如图5所示, 随着u的减小, 车身加速度除了在第一个峰值处增大, 在第二个峰值处略微增大, 在其余频段均减小, 整体上对改善乘坐舒适性有利。悬架动行程在中频段基本不受u影响, 轮胎动载荷在中频段随u减小而有所减小, 在其他的频段悬架动行程和轮胎动载荷均随u的减小而增大, 加大了悬架撞击限位块的概率, 减弱了轮胎的抓地能力, 降低了行驶稳定性和安全性, 故选择合适的u对平衡矛盾的性能指标及提高整体性能至关重要。行驶平顺性是关注的重点, 故为了改善悬架的综合性能, 选择u>0.5即可[9]。如综合上述分析, 取u=0.8。

在B级路面, 车辆行驶速度为50 km/s下, 混合天棚地棚阻尼控制和被动时的仿真结果对比如图6所示, 三个指标的均方根值见表2。混合天地棚控制簧载质量加速度改善23.2%, 轮胎动载荷降低了17.4%;在悬架动挠度方面, 混合天地棚控制的效果不明显。簧上质量加速度幅度功率谱密度如图7所示, 在两个峰值附近处, 天地棚控制策略对车身加速度有很好的抑制作用, 尤其在第一个峰值处, 改善很明显。

4 结论

(1) 搭建磁流变减振器特性试验台架, 得到了磁流变减振器的力-速度特性曲线, 表明减振器阻尼力随输入电流的变化具有可控性, 但当电流强度达到一定值后, 由于磁流变液存在磁饱和特性, 减振器的阻尼力变化幅度很小。

(2) 利用试验数据建立磁流变减振器的多项式模型, 通过对比仿真曲线与特性试验曲线, 表明所建立的多项式模型能够很好地描述磁流变减振器的力学特性。

(3) 利用加权系数u调节混合天地棚控制策的性能, 通过对比分析, 确定u取0.8, 簧上质量加速度均方根值改善23.2%, 轮胎动载荷均方根值降低17.4%。

摘要：以磁流变减振器半主动空气悬架为研究对象, 基于流体动力学理论建立空气弹簧数学模型, 利用试验数据建立磁流变减振器多项式模型。考虑到空气弹簧刚度和磁流变减振器阻尼的非线性, 将其以空气弹簧和磁流变减振器非线性力的形式引入到四分之一车辆动力学模型中;以汽车行驶平顺性, 轮胎接地性和操纵稳定性的综合性能为控制目标, 利用加权系数u引入混合天地棚控制策略, 并分析了不同的u值对悬架各性能指标的影响, 当u取0.8时, 悬架综合性能最好, 簧上质量加速度均方根值改善达23.2%, 轮胎动载荷均方根值降低17.4%, 悬架动行程略有改善。

关键词：磁流变减振器,滞回特性,多项式模型,空气弹簧,混合天地棚控制

参考文献

[1] 张红辉, 廖昌荣.考率磁场的磁流变Bingham建模.机械工业学报, 2006;42 (2) :33—36Zhang H H, Liao C R.The examination rate of magnetic field of the magneto rheological Bingham model.Journal of Mechanical Industry, 2006;42 (2) :33—36

[2] Spencer B F, Dyke S J, Sainmk A L, et al.Phenom enological model for magneto rheological dampers.J of Eng Mech, 1997;123 (3) :230 —238

[3] Clumpner C, Blaabjerg F.Two-stage matrix converter:an alternative to the matrix converter.IEE Professional Networks on Power Conversion and Applications, London, United Kingdom, 2003, USA:IEE, 2003:61—69

[4] Briz F, Michael W, Degner R D.Analysis and design of current regulators using complex vectors.Transactions on Industry Applications, IEEE, 2000;36 (3) :817—825

[5] 黄定师, 江洪, 琚龙玉, 等.带附加气室空气悬架的综合性能优化.机械设计与制造, 2013;10 (12) :217—220Huang D S, Jiang H, Ju L Y, et al.Integrated performance optimization of air suspension with auxiliary chamber.Machinery Design and Manufacture, 2013;10 (12) :217—220

[6] Mitschke M, Wallentowitz H.汽车动力学. (第4版) .北京:清华大学出版社, 2009Mitschke M, Wallentowitz H.Dynamik der kraft fahrzeuge. (the 4th edition) .Beijing:Tsinghua University Press, 2009

[7] 喻凡, 林逸.汽车系统动力学.北京:机械工业出版社, 2005Yu F, Lin Y.Dynamics of automative system.Beijing:China Machine Press, 2005

[8] 颜文俊, 董丹, 王维锐.非线性半主动悬架系统模糊控制策略, 控制工程, 2011;6 (18) :940—946Yan W J, Dong D, Wang W Y, et al.On fuzzy control strategy of nonlinear semi-active suspension system.Control Engineering of China, 2011;6 (18) :940—946

[9] 王维锐.车辆悬架系统关键技术研究.杭州:浙江大学, 2007Wang W R.Study on some key technology of vehicle sus-pension system.Hangzhou:Zhejiang University, 2007

半主动空气悬架 篇2

近年来, 国内外学者应用控制理论在汽车半主动悬架系统的研究方面做了大量的工作。研究表明, 采用不同的控制策略和数学模型, 所获得的悬架特性是不一样的, 因此研究不同的控制策略与悬架特性对应的关系是半主动悬架研究的一个重要方面[1—3]。本文基于模糊控制策略, 在Matlab/Simulink软件环境下开发一种空气悬架系统的模糊控制器, 并仿真研究该半主动悬架系统的动态特性, 以验证控制算法的有效性, 并为模糊控制半主动空气悬架系统的研究提供参照。

1系统模型的建立

汽车是一个复杂的振动系统。在研究垂直方向上的振动对汽车平顺性的影响时, 可将汽车简化为两自由度的线性振动分析模型[4]。建模时, 将车厢、底盘和载荷等近似处理为只有质量而无弹性的刚体;忽略轮胎变形过程中的阻尼, 用线性弹簧代替弹性轮胎。1/4汽车空气悬架力学模型如图1所示。

该模型的动力学微分方程如式 (1) 、式 (2) 所示。

$\begin{array}{l}m{}_1\ddot{z}{}_1+c(\dot{z}{}_1-\dot{z}{}_2)+k(z{}_1-z{}_2)-k{}_t(q-z)=0(1)\\ m{}_2\ddot{z}{}_2-c(\dot{z}{}_1-\dot{z}{}_2)-k(z{}_1-z{}_2)=0(2)\end{array}$

式中, kt代表轮胎径向刚度;k为空气弹簧刚度 (对于半主动悬架其值可调, 对于被动悬架其值固定) ;c为减振器阻尼系数;m1、m2分别代表非簧载质量和簧载质量, q, z1, z2分别表示路面激励、非簧载质量位移以及簧载质量位移。

根据式 (1) 、式 (2) , 在Matlab/Simulink里建立系统的动力学模型, 如图2所示。

2模糊控制器的设计

模糊控制器的设计主要包括模糊输入输出变量及其论域的确定、模糊控制规则的确定、模糊化和解模糊化方法的确定等内容[5]。

本文选用了双输入单输出的模糊控制器。由于车身的振动加速度是评价汽车平顺性的最主要的指标之一, 选取参考输入加速度的均方根值与响应加速度的均方根值的偏差e及其变化率ec作为模糊控制器的输入量, 以空气悬架系统空气弹簧刚度的变化u作为模糊控制器的输出变量。输入输出变量均取7个语言值, 即正大 (PB) 、正中 (PM) 、正小 (PS) 、零 (ZE) 、负小 (NS) 、负中 (NM) 、负大 (NB) , 共49条控制规则。输入变量和输出变量的模糊子集均采用三角形隶属函数。隶属函数论域均取[-3, 3]。

若用E、EC和U分别代表控制器输入的误差和误差变化率的模糊集合以及输出的模糊集合, 所设计的模糊控制器的控制规则如表1所示。

本文的模糊推理和去模糊化方法均采用min-max重心法。

3模糊控制系统仿真与分析

3.1路面模型的建立

作为车辆振动输入的路面不平度, 主要采用路面功率谱密度描述其统计特性。产生随机路面不平度时间轮廓 (路面粗糙度) 常有两种方法, 即由白噪声通过一个积分器产生或由白噪声通过一阶滤波来模拟。本文采用第二种方法, 即滤波白噪声随机路面输入, 其时域模型可描述为[6]

$\dot{q}(t)+\alpha vq(t)=w(t)(3)$

式 (3) 中, q (t) 为车轮所受的路面随机激励;α为路面不平度系数;v为汽车前进速度;w (t) 为高斯分布的白噪声。

设车辆以v=50 km/h的速度驶过B级路面, 取路面不平度系数为0.130 3。在Simulink里, 得到图3所示路面仿真模型。

3.2悬架系统的参数及仿真模型

针对某型客车, 利用Matlab/Simulink和Fuzzy工具箱对建立的模糊控制悬架模型进行仿真。所用车型的相关参数为:非簧载质量m1=468 kg;簧载质量m2=3 490 kg;轮胎刚度Kt =3 000 (kN·m-1) ;阻尼器系数c=7 400 (N·m·s-1) ;空气弹簧的工作刚度可通过调节节流孔面积的大小, 使其在50 (kN·m-1) —110 (kN·m-1) 之间变化, 以适应不同路况。模糊控制悬架系统模型, 如图4所示。

3.3仿真结果及分析

结合所建模型, 参考国际标准ISO 2631人体对振动反应的“疲劳-工效降低界限”, 选取参考车身加速度均方根值0.5 (m·s-2) 为设定值, 对所建模糊控制半主动悬架模型和被动悬架模型进行对比仿真, 仿真时忽略空气弹簧的时滞影响[7]。

图5、图6和图7分别为半主动悬架和被动悬架在同一时间段、相同工况下轮胎动载荷、车身垂向加速度响应的均方根值和悬架动挠度的比较。

由图5、图6和图7可见, 当路面激励为白噪声信号时, 模糊控制半主动悬架汽车的车身垂直加速度明显小于被动悬架;悬架动扰度变化并不明显;轮胎动载荷与被动悬架的变化幅度基本一致。

4结论

本文对基于模糊控制的某型客车半主动悬架系统进行了仿真研究。研究结论表明, 与被动悬架相比较, 基于模糊控制的半主动悬架能有效降低车身垂向加速度, 在一定程度上提高汽车的行驶平顺性, 但在减小轮胎动载荷及悬架动挠度方面效果不明显。因此, 模糊控制方法有待与其它控制方法组合后对悬架系统进行联合控制, 以取得更佳的振动控制效果。

参考文献

[1]赵开林.汽车半主动悬架模糊控制研究.南昌:华东交通大学, 2007

[2]张孝祖, 乐巍, 陈龙.阻尼模糊控制在车辆半主动悬架中的应用.农业机械学报, 2004;35 (2) :5—8

[3]吴九山.车辆半主动悬架模糊PID控制仿真及实验研究.南京:南京林业大学, 2008

[4]余志生.汽车理论 (第5版) .北京:机械工业出版社, 2009

[5]李士勇.模糊控制.神经控制和智能控制论.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2004

[6]檀润华, 陈鹰, 路甬祥.路面对汽车激励的时域模型建立及计算机仿真.中国公路学报, 1998;11 (3) :96—102

半主动空气悬架 篇3

车辆座椅是车辆减振系统的一个重要隔震装置,其性能的好坏对乘客的舒适性及驾驶员的健康状况具有重要影响。大量研究结果表明,高强度全身振动会对人体的腰椎、脊柱、胃和肾脏等器官造成伤害[1],最易遭受这类振动伤害的是农用车辆、林用车辆以及工程车辆等非公路车辆的驾驶员。所以改善驾驶员座椅的减振性能对提高驾驶员的乘坐舒适性,保证其健康具有十分重要的意义。

座椅悬架是驾驶员座椅的关键组成部分,而半主动座椅悬架兼有主动悬架减振性能良好和被动悬架结构简单、成本低的优点[2,3],是座椅悬架的发展方向之一。目前,国外对半主动座椅悬架的理论和工程应用进行了大量的研究。Load公司开发了磁流变阻尼器,并应用于座椅悬架中,大大降低座椅低频共振时悬架与限位块的撞击频率和撞击强度[4]。比利时的I.Hostens等人对座椅用空气悬架系统进行了理论分析和实验研究,发现空气悬架系统比传统的被动悬架有更好的振动衰减能力,使驾驶员乘坐更舒适[5,6]。国内,仅吉林大学、重庆大学等少数高校和科研单位对半主动驾驶员座椅悬架进行了研究。

本文在目前国内外现有半主动悬架座椅研究基础上,选用磁流变阻尼器、空气弹簧、比例流量阀等元件自行设计生产了一种带附加气室的半主动悬架座椅。并利用台架实验的方法,研究了激励频率,磁流变减振器阻尼力,空气弹簧刚度对座椅振动特性的影响,为带附加气室半主动悬架座椅的设计和控制提供理论依据。

1半主动悬架座椅设计

1.1座椅悬架系统的建模

座椅悬架实际上是多自由度非线性系统,但对多自由度系统的数学建模和分析往往很复杂,座椅悬架振动的本质特性会被复杂的模型和计算所掩盖。本文把人体看作一个刚体揉合到座椅运动质量中而建立单自由度的座椅乘坐模型,并且视座椅悬架系统为一个单独的线性系统,建立座椅悬架系统的动力学模型(图1)。

根据牛顿定律,得到如下动力学方程:

$m\ddot{x}+c(\dot{x}-\dot{y})+k(x-y)=0$。

上式可变为:

$m\ddot{x}+c\dot{x}+kx=c\dot{y}+ky$ (1)

式(1)中:m—座椅等效簧载质量,

c—悬架阻尼系数,

k—悬架刚度系数,

x—座椅输出位移,

y—座椅输入位移。

定义如下参数,系统固有频率、衰减系数分别为:

$\omega {}_n=\sqrt{\frac{k}{m}}$;$n=\frac{c}{2m}$ (2)

将式(2)中两参数代入式(1)可求得椅面与下底板的传递函数为:

${\rm H}{}_{x-y}(\omega )=\frac{\omega {}_n^2+2n\omega j}{\omega {}_n^2-\omega {}^2+2n\omega j}$ (3)

式(3)中:ω—系统振动圆频率

由式(2)、式(3)可知,在座椅等效簧载质量m不变的情况下,调节座椅悬架的刚度系数k、阻尼系数c,可以改变座椅的固有频率、位移传递率等特性参数。本文通过选用刚度可变的带附加气室的空气弹簧、阻尼可变的磁流变减振器等元件,设计一种半主动悬架座椅,进行振动特性试验研究。

1.2半主动悬架座椅结构设计

图2为半主动悬架座椅的基本结构简图。座椅上板与底板通过相互铰接于O点的剪杆2和剪杆4连接。剪杆2下端铰接于座椅底板左侧,其上端点可在座椅上板右侧的直线滑槽内滑移,剪杆4与座椅上板左侧铰接,其下端点可在座椅底板右侧的直线滑槽内沿水平方向滑移。弹性元件为带附加气室的空气弹簧,空气弹簧的上下两端分别通过U型块及支撑件与座椅上板和底板连接。附加气室固定在底板上,通过软管与空气弹簧连接。节流孔控制阀为比例流量阀,固定于底板上,调节空气弹簧和附加气室之间通路大小。阻尼元件为磁流变减振器,通过铰接倾斜安装于座椅上板与底板之间。

1.3弹性元件的选定

空气弹簧主要根据其所承受的载荷,即簧载质量和在座椅悬架中的布置方式选定。本文所设计座椅的最大行程达到85 mm,空气弹簧设计为垂直固定,结合簧载质量,选用德国ContiTech公司的SZ35—11型袖式空气弹簧。实验表明:附加气室与空气弹簧本体容积之比为1.5—2时效果最佳[7]。由于附加气室固定在座椅底板上,考虑到其在整个座椅结构中的空间布置,设计附加气室容积约为空气弹簧工作容积的1.8倍。根据文献[8]的实验结果,面积在(0～20)mm2之间的节流孔开闭状态对带附加气室空气弹簧系统的刚度影响较大,故选择日本SMC公司的比例电磁铁型直动式比例阀VEF2131-1-03,通过改变输入电压大小调节其通流面积。

1.4阻尼元件的选定

阻尼元件的行程应满足座椅的工作行程,同时应符合悬架系统的阻尼比要求。由上文可知,改变座椅的阻尼系数,可以使座椅的特性发生变化。为了实现非公路车辆的半主动控制,必须使座椅悬架的阻尼系数可调。结合上述要求,选择LORD公司的RD-1005-3型磁流变减振器,其工作电流为(0～1)A,通过改变输入电流的大小调节其阻尼系数。

2实验系统构建及方案设计

2.1实验系统构建

实验系统如图3所示。实验以本文设计制造的半主动悬架座椅为研究对象,系统主要由振动试验台、声振分析仪、计算机等装置组成。半主动悬架座椅利用螺栓固定在振动试验台上,实验台可以产生(0～20)Hz的正弦激励以及±35 mm的最大振幅。簧载质量由标准砝码及支撑架组成,对称安装在座椅上方,模拟驾驶员的体重。磁流变减振器及比例流量阀分别利用直流稳压电源调节电流大小和电压大小。试验中,空压机通过带流量计的供气阀门向带附加气室的空气弹簧中充放气来控制所需的弹簧内压以及合适的座椅高度。用NSWDC—75D型位移传感器测试座椅垂向姿态变化;两个CA-YD-185TNC型压电式加速度传感器分别测试系统的激励与响应加速度信号;采集的信号直接经LMS声振分析仪处理后输入计算机。计算机利用预先安装的与LMS声振分析仪配套的测试软件LMS Test.Xpress实时显示并存储采集的位移和加速度信号。

2.2实验方案设计

座椅悬架的位移传递率及加速度是评价座椅平顺性的重要指标。试验中在簧载质量一定的情况下,通过改变激励频率、节流孔开度及磁流变减振器输入电流来测取不同参数组合下座椅的位移和加速度,并以此为基础计算系统的位移传递率和加速度均方根值。

本文选定簧载质量为55 kg。根据文献[9],作用于座椅悬架系统上的等效簧载质量是驾驶员体重的75%和座椅自身簧上质量的和,可估算当簧载质量为55 kg时对应驾驶员体重约为65 kg。为了使空气弹簧始终在推荐工作高度附近振动,此时需利用空压机向带附加气室的空气弹簧中充入0.34 MPa的绝对大气压力。

激励振幅的设置和激励频率的改变可通过调节振动试验台变速电机的控制系统来实现,本文激励振幅设定为5 mm。根据文献[10],保证驾驶员身体健康和改善乘坐舒适性的主要目标可归结为尽可能衰减或隔离(3～5)Hz范围的垂直振动。实验过程中,频率范围选择(1～7)Hz,其中(3～5)Hz范围间隔0.5 Hz进行一次实验,其余范围间隔1 Hz进行一次实验。

节流孔开度由比例流量阀调节,通过改变输入电压大小调节通流面积。由上文可知,面积在(0～20)mm2之间的节流孔开闭状态对带附加气室空气弹簧系统的刚度影响较大。本研究选定6种不同的通流面积,输入电压与通流面积的对应关系如表1所示,其中选定一个2 mm2的小孔径通流面积,研究附加气室瞬间开启状态对半主动悬架座椅特性的影响。阻尼系数通过磁流变减振器输入电流调节,设置5种典型阻尼系数(表2)。各试验因素水平表如表3所示。循环改变各因素分别测取座椅的位移和垂向加速度。

3试验结果与分析

3.1位移幅频特性

图4描述了簧载质量为55 kg,比例阀不同的输入电压、磁流变减振器不同的输入电流下半主动悬架座椅位移传递率随激励频率的变化曲线。由图可知,在两种主要因素影响下的位移传递率的变化规律基本相同,随激励频率的增加,位移传递率先急剧增加,到达最大值后又迅速下降,当超过4 Hz时,位移传递率大都低于0.2。传递率最大值所对应的激励频率对应座椅的固有频率,此时系统发生共振,隔振区为位移传递率小于1的区域。

由图4(a)可以看出,系统的共振区为(1.5～3)Hz之间,比例阀输入电压为0(节流孔关闭)对应的位移传递率在2.5 Hz左右达到峰值,其余电压值对应的位移传递率均在2 Hz左右达到峰值,即随着比例阀输入电压的增大,系统的共振频率降低。比例阀输入电压为2 V时,即节流孔开度为2 mm2,位移传递率迅速下降,由此可见附加气室的开启能够极大地降低悬架系统的位移传递率。随着比例阀输入电压的增大,位移传递率逐渐衰减,最终趋向于一个恒定值,主要因为比例阀输入电压的增大,系统刚度先缓慢减小之后又趋于平稳。

图4(a)～(e)为磁流变减振器不同的输入电流下半主动悬架座椅的位移幅频特性。当簧载质量、比例阀输入电压不变时,磁流变减振器输入电流越大,系统的位移传递率越大。而在人体十分敏感的(3～5)Hz范围内,位移传递率均低于1,能够提高驾驶员座椅的平顺性。

3.2加速度均方根值

图5所示为簧载质量55 kg,比例阀不同的输入电压、磁流变减振器不同的输入电流下座椅加速度均方根值随激励频率的变化曲线。从图中可以看出,随激励频率的增加,加速度均方根值先缓慢增加,当超过3 Hz时,突然增大,到达最大值后缓慢降低,并在超过6 Hz时又缓慢增加。由上文可知,座椅的共振频率范围为(1.5～3)Hz,此时座椅的加速度均方根值变化并不明显。

对比图5(a)～(e),在磁流变减振器输入电流一定的情况下,随着比例阀输入电压的增大,加速度均方根值减小,当超过3.2 V时,加速度均方根值基本不变化,这是因为节流孔面积增大到一定程度后系统的等效刚度和等效阻尼变化微小。座椅处于低频振动即激励频率小于3 Hz时,加速度均方根值均低于1.5 m/s2;当超过3 Hz时,磁流变减振器输入电流大小对加速度均方根值产生很大的影响,随着输入电流的增大,响应加速度均方根值增大,且输入电流为1 A的加速度均方根值接近输入电流为0时的2倍。

4结论

(1) 建立了半主动悬架座椅的线性理论模型,计算结果表明,调节座椅悬架的刚度和阻尼,可以改变座椅的固有频率、位移传递率等特性参数。

(2) 根据非公路驾驶员座椅的设计要求,设计制造了一种刚度和阻尼均可以调节的半主动悬架座椅,并计算出了相对应的调节参数。

(3) 通过试验对半主动悬架座椅进行了振动特性研究,分析比较了激励频率、比例阀输入电压及磁流变减振器输入电流对座椅位移传递率和加速度均方根值的影响规律,为半主动悬架座椅控制系统的方案设计提供了理论依据。

摘要：为改善非公路驾驶员座椅的乘坐舒适性,设计制造了一种基于带附加气室空气弹簧和磁流变减振器的半主动悬架座椅。通过控制比例阀输入电压和磁流变减振器输入电流调节座椅悬架系统的刚度和阻尼,构建了座椅的振动特性实验系统。试验研究了激励频率、比例阀输入电压及磁流变减振器输入电流对座椅振动特性的影响规律。研究结果表明,座椅悬架的固有频率、位移传递率及加速度均方根值均随比例阀输入电压的增大而减小;在高频振动区,磁流变减振器的输入电流对加速度均方根值影响较大。

关键词：驾驶员座椅,空气弹簧,磁流变减振器,振动特性,实验

参考文献

[1]骆知俭,毛晓全.全身振动对人体腰椎的影响.职业医学,1989;16(5):7—9

[2] Mcmanus S J,St.Clair K A,Boileau P E,et al.Evaluation of vibra-tion and shock attenuation performance of a suspension seat with asemi-active magnetorheological fluid damper.Journal of Sound and Vi-bration,2002;253(1):313—327

[3] Wu X,Griffin M J.A semi-active control policy to reduce the occur-rence and severity of end-stop impacts in a suspension seat with anelectrorheological fluid damper.Journal of Sound and Vibration,1997;203(5):781—793

[4] Mcmanus S J,St.Clair K A,Boileau P E,et al.Evaluation of vibra-tion and shock attenuation performance of a suspension seat with asemi-active magnetorheological fluid damper.Journal of Sound and Vi-bration,2002;253(1):313—327

[5] Hostens I,Deprez K,Ramon H.An improved design of air suspensionfor seats of mobile agricultural machines.Journal of Sound and Vibra-tion,2004;276:141—156

[6] Hostens I,Ramon H.Descriptive analysis of combine cabin vibrationsand their effect on the human body.Journal of Sound and Vibration,2003;266:453—464

[7]王家胜.带附加气室空气弹簧动力学特性研究.南京:南京农业大学字报,2009;(6):80—81

[8]王敏娜.带附加气室空气悬架剪式座椅振动特性研究.南京:南京农业大学,2008;(6):4—14

[9] Xu X M,Zhu S H.Comparison and analysis on vertical stiffness ofscissors linkage seats by simulation based on MBS.Proceedings ofICM EM2005,October26～28,2005

半主动空气悬架 篇4

关键词：车辆工程,变刚度,变阻尼,频域分析,AMESim/Simulink

汽车悬架是连接车架和车轮的重要部件, 它设计的好坏直接影响汽车的多种性能。由于主动悬架虽然能较好的缓和地面的冲击[1], 但是其消耗较多的能量, 近年来半主动悬架成为了一个研究的重要课题, 它不仅能明显的改善汽车的舒适性结果而且几乎不消耗能量, 是一个具有前景的改良方法。然而, 很多学者的研究都是建立在通过改变悬架的阻尼系数来适应变化, 很少有学者对悬架变化刚度来改善性能的方法进行研究, 一般只是建立在只如何改变弹簧的刚度上, 或者并非应用于汽车上, 或者并未考虑到减震器阻尼如何跟改变后的刚度进行匹配[2—6]。

基于上述原因, 首先对匹配原理进行了解释, 后对汽车悬架在不同路况, 不同速度下的表现进行了分析;以及对主动悬架、被动悬架、新型半主动悬架的平顺性进行了比较。结果表明, 这种新型半主动悬架在改善汽车平顺性上具有较好的表现。

1 模型建立

1.1 二自由度模型建立及分析

四分之一车模型由于简单实用, 广泛的应用于研究不同结构的汽车悬架的系统中, 它减少了描述参数, 并且可以合理的反映出悬架的性能指标。

如图1所示, 为典型的汽车二自由度模, 其振动微分方程表示为

式中, ms代表簧载质量;mu代表轮胎质量;k代表弹簧刚度;kt代表轮胎刚度;cs代表减震器阻尼力系数;zs代表车身位移;zu代表轮胎中心位移;z表示路面激励。

对上两式做傅里叶变换得到求得车身对路面不平度频响函数为

进一步求得车身加速度对路面不平度速度的频响函数为

当车辆在不同级别的路面行驶的时候, 可以将路面速度输入谱看作白噪声[7,8], 即

由随机振动理论, 得到车身加速度均方值为

由式 (3) ~式 (6) 得到

的时候, 车身加速度响应均方值最小。

1.2 可变刚度系统设计

正常情况下, 为了使得到较高的车辆综合性能, 要求是在低速的时候因为车身垂向加速度较小, 为保证乘坐舒适性, 于是应该有相对较大的弹簧刚度, 而在高速工况下, 要考虑到行驶的安全性, 应使弹簧的刚度较低, 中速下应处于一种折中的状态。

设计变刚度同时阻尼可变的系统如图2所示。

图2中, cc和cs为可变阻尼。由上文知, 在某一个刚度下都有相应合适的cs使车身加速度达到最小, 而当cc→0的时候, 该系统可以近似的看成是k1和k2的串连, 当cc→!的时候, 可以看作其将k1隔离, 此时系统的刚度近似的为k2, 而当cc处于上述两种情况之间的时候, 可以使系统弹簧刚度近似的在k1k2/ (k1+k2) ~k2内变化, 若同时相应的使cs值相应匹配将会达到最佳的减震效果。由牛顿定律其运动学方程如下:

1.3 主动悬架系统模型

主动悬架的基本原理是在簧载质量和非簧载质量之间加入一个作动器以产生控制力对系统性能进行更好的协调, 其数学模型如图3所示。

其运动微分方程为

式中, Fa为作动器产生的力以消减车身振动, 一般的Fa=-cskyzs·以控制车身的振动, 其中csky为作动器的力控制系数。

1.4 路面激励模型设计

目前随机路面建立的基本方法包括线性滤波法, 谐波叠加法, 由于线性滤波法简单易行, 且可以为人和座椅系统提供准确的仿真输入故而本文采取时域路面不平度的线性滤波法建立模型。其思想是对路面功率谱进行计算处理得到数值滤波器, 然后令计算机生成的正态随机数通过该滤波器得到路面波形[9]。其微分方程如下:

式 (14) 中, f0=0.011 Hz, 为下线截止频率;y (t) 为路面不平度幅值, w (t) 为强度为1的白噪声;u为速度;n0为参考空间频率;Gq (n0) 为路面不平度系数, 其数值与路面情况有关为常数, B级路面Gq (n0) =64×10-6m3。由该微分方程通过Simulink建立路面输入激励以备用 (图4) 。

2 阻尼变化控制

由前文所述, 两个待控制的阻尼应是随着车速而相应改变的, 一般而言车辆长时间低速行驶, 说明汽车在一种不良路面上行驶, 此时c'c起到使整体刚度变小的作用, 故而这个时候应较小, 相应的高速的时候值应较大起到隔离作用, 以增加系统的刚度改善汽车的稳定性, 而c's变化应根据公式 (9) 和工况进行相应的匹配, 低速的时候, 考虑舒适性应用公式进行匹配, 高速的时候, 最主要的应是安全性, 此时该值应稍大一些, 二者具体的控制方法简略框图如图5、图6所示。

设定低速为15 km/h以下, 设定快速为60 km/h以上, 通过车上的速度传感器测量数据作为输入以实时的控制两个减震器的阻尼系数以满足系统要求。

对于图5, 当汽车处于低速状态下的时候, 以车速的大小作为阻尼输出, 即阻尼很小, 当汽车处于高速的时候, 以车速与一个很大增益乘积作为阻尼输入, 即阻尼很大, 当车速处于中速的时候, 则应实时的根据PID控制器来控制阻尼处于折衷状态以满足所需如图7所示。

对于图6, 应配合图5中的情况, 在相应的时间段来根据最佳的阻尼系数进行相应的匹配, 以得到理想的效果。

3 方案验证及实例分析

AMESim软件是一种能够简化建模过程, 使建模更加直观化, 更加准确的软件, 其与Simulink的联合仿真在汽车工业上具有很好的应用价值[10]。根据上述过程基于AMESim/Simulink对三种情况下的模型进行搭建, 仿真中的各个参数设定见表1。

基于AMESim和Simulink建立联合仿真如图8、图9所示。

根据实际情况, 假设在E级别路面, 即当Gq (n0) =4 096×10-6m3, 即不良路面上行驶的时候, 此时在10 km/h和40 km/h速度下进行模拟仿真实验得到如图10、图11所示结果。

同样的, 在B级路面上, 即工况良好的路面对高速条件下 (100 km/h和40 km/h) , 进行模拟结果如图12~图15所示。

由以上图像输出的结果可以看出当汽车在不良路面上行驶的时候, 该新型半主动悬架有效的衰减了来自于地面的冲击, 其性能可以与主动悬架相媲美, 改善了汽车的乘坐舒适性, 在高速的时候, 能够降低车轮动载荷, 以增大轮胎的接地力, 改善了汽车的行驶稳定性, 虽然高速的时候舒适性略微有所降低, 但由于本身行驶在良好路面上车身加速度并不是很高, 故而对舒适性影响甚微, 故而有前面得到的图像可以说明, 这种新型悬架从整体上改善了汽车的平顺性。

4 结论

通过前文的讨论分析, 应用变刚度变阻尼半主动悬架在改善汽车乘坐舒适性上具备以下优点:

(1) 提出的这种新系统可以在需要改善舒适性的时候大多数工况下达到与主动悬架相似的性能, 甚至优于主动悬架, 并且相比于主动悬架消耗了较少的能量, 另外该悬架在高速的时候兼顾了车辆行驶的稳定性, 从整体上提高了汽车的平顺性。

(2) 由于控制变量的阻尼控制是经过车速传感器的输入进行控制输出的, 这样可以实时的对不同工况下车辆控制以保持最佳状态。

参考文献

[1] 曹民, 刘为, 喻凡.车辆主动悬架用电机作动器的研制.机械工程学报, 2008;44 (11) :224—228Cao Min, Liu Wei, Yu Fan.Development on electromotor actuatorfor avtive suspension vehicle.Journal of Mechanical Engineering, 2008;44(11) :224—228

[2] Xu Yanhai, Ahmadian M.Improving the capacity of tire normal force via variable stiffness and damping suspension system.Journal of Terramechanics, 2013;50:121—132

[3] Singal A, Rajamani Rajesh, Zero-energy active suspension system for automobiles with adaptive sky-hook damping.Journal of Vibration and Acoustics Copyright VC 2013 by ASME February 2013;135/011011-1 , 1—9

[4] Liu Yanqing, Matsuhisa Hiroshi, Utsuno Hideo, Semi-active vibration isolation system with variable stiffness and damping control.Journal of Sound and Vibration, 2008;313:16—28

[5] Shen Y, Golnaraghi M F, Heppler G R.Load-leveling suspension system with a magnetorheological damper.Vehicle System Dynamics:International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility, 2007;45(4) :297—312

[6] 赵研, 寇发荣, 方宗德.汽车天棚控制半主动悬架模型仿真与性能分.计算机仿真, 2006;23 (4) :233—236Zhao Yan, Kou Farong, Fang Zongde, Skyhook control of semi-active suspension model simulation and performance analysis.Computer Simulation, 2006;23 (4) :233—236

[7](德) 米奇克.汽车动力学 (第四版) .北京:清华大学出版社, 2009 (Germany) Mitschke Manfred.Vehicle dynamics (4 Edition) .Beijing:Tsinghua University Press, 2009

[8] 周长城.车辆悬架设计及理论.北京:北京大学出版社, 2011Zhou Changcheng.Design and theory of vehicle suspension.Beijing:Peking University Press, 2011

[9] 陈龙, 何草丰.基于Simulink的路面不平度时域模型仿真研究科学和技术信息, 2012;7:367—370Chen Long, He CaoFeng, Research on simulation of road roughness in time domain based on Simulink.Science&Technology Information, 2012;7:367—370

半主动空气悬架 篇5

被动的弹簧减振已经不能满足人们对于乘坐舒适度的要求,半主动悬架能够根据车辆的行驶速度和随机不确定的路面激励做出响应,因此得到越来越广泛的应用。

PID控制是最经典的控制算法之一,广泛应用于工业控制中[1]。单纯的PID控制很难满足系统的控制要求,本文引入模糊控制理论,和PID控制相结合,建立模糊PID控制器,能有效地弱化系统的非线性和参数的不稳定性[2,3],达到更好的控制效果。

时滞是控制系统不可避免的存在因素,文献[4]和文献[5]主要是针对控制对象本身的时滞进行了研究。反馈信号在线路中的传输需要一定的时间,本文主要是对传输时滞进行分析研究,并进行仿真分析,比较不同时滞下系统的性能改善情况。

1 路面激励模型

路面的不平顺是产生车辆悬架垂向振动的主要因素,本文采用滤波随机白噪声作为仿真模型的输入,其时域数学模型可描述为:

其中:q(t)为车轮所受到的随机路面激励;v为车辆的行驶速度;α(1/m)为常数,是路面的参数估计值;w(t)为高斯分布的白噪声。

路面功率谱密度与车速有关,当车速保持一定数值v时,路面功率谱密度为常数4π2Gq(n0)n02v,当参考空间频率为n0时,路面功率谱密度值为Gn(n0)。本文以国家标准B级路面作为仿真模型的输入时路面不平度系数为6.4×10-5m2/m-1,C级路面不平度系数为2.56×10-4m2/m-1,车速分别为50km/h和80km/h。在MATLAB/Simulink仿真环境中建立路面激励仿真模型,得到的B级路面激励仿真模型见图1。

仿真模拟车辆以50km/h的速度在B级路面上行驶,经过Simulink仿真,可以得到路面的位移仿真曲线,如图2所示。

2 车辆半主动悬架模型

以汽车的半主动悬架为研究对象,建立2自由度1/4车辆悬架模型,如图3所示。

根据牛顿力学定律,半主动悬架系统的微分方程如下:

其中:Ft为外力;Xr、Xd、Xu分别为路面激励、轮胎垂直位移和车身垂直位移;Ks、Kt分别为悬架弹簧刚度和轮胎刚度;Mu、Md分别为簧载和非簧载质量;C0为阻尼系数。

由于路面激励是随机不确定的,根据现代控制理论,取状态变量x=[x1,x2,x3,x4]T,其中x1=Xu-Xd,,x3=Xd-Xr,;取输出变量y=[y1,y2,y3,y4],其中y1=x1,,y3=Ktx3,y4=x4,y1为悬架动位移,y2为车身垂直加速度,y3为轮胎动载荷,y4为轮胎垂直方向的速度。因此系统的状态方程为:

3 模糊PID控制器的设计

PID控制器具有结构简单、参数整定方便、可靠性高等优点,广泛应用于工业生产中。本文采用加速度反馈的方式,实现PID控制。PID控制的数学描述如下:

其中:u(k)为PID控制器的输出;e(k)为系统的误差;Kp为比例系数;Ki为积分系数;Kd为微分系数。比例环节对响应速度有影响,对控制精度也有一定影响;积分环节显现系统的累积效果;微分环节是系统变化趋势的存在形式。

本文以车身加速度的差值e和其变化率ec作为模糊控制器的2个输入,PID控制器的3个参数作为模糊控制器的输出,模糊论域均为[-3,3],模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。模糊集合的隶属度函数选用三角函数,根据路面不平度引起的车辆实际运行情况建立合理的模糊控制规则。每个输出有49条规则,在模糊规则编辑器中输入模糊规则。

模糊PID控制器结合了模糊控制的灵活性和PID控制精度高的特点,相对于单纯的PID控制和模糊控制,对控制系统有更好的控制效果。在Simulink仿真环境中建立模糊控制器仿真模型,如图4所示。

以模糊控制器的3 个输出作为PID控制器的输入,建立PID控制器仿真模型,如图5所示。

4 仿真分析

选用某一车型的轿车作为研究对象[6],其参数如表1所示。在MATLAB/Simulink仿真环境中,建立1/4半主动悬架仿真模型(如图6所示),对车辆模型进行仿真验证。

经过仿真得到车身动位移、车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷4个性能指标的仿真曲线,如图7~图10所示。

由以上仿真曲线可以看出半主动控制相对于被动控制有明显的减振效果。通过Simulink中的RMS模块求出系统参数的均方根值,如表2所示。

本文针对车辆性能参数的均方根进行了评估,相对于被动悬架,半主动悬架控制使得悬架位移的均方根减小了29.6%,加速度的均方根减小了11.1%,轮胎动载荷减小了10.3%,悬架动挠度减小了19.3%。从以上数据可以看出,模糊PID控制器能够有效地减小车辆的振动性能,验证了所设计的模糊PID控制器的有效性和可行性。

5 时滞分析

时滞是控制系统中普遍存在的因素,时间滞后导致系统偏离理想状态,使得半主动控制效果有所减弱。半主动控制系统中存在的时滞主要是信号传输过程中的时滞,时滞的存在使得控制系统延时,不能够实现实时控制,导致系统性能变差,车辆的操作稳定性能降低。本文建立含时滞的车辆半主动悬架仿真模型,如图11所示。

不同时滞量对控制系统的影响不同,本文采取时滞为0.01s、0.02s、0.05s和0.1s进行了仿真研究,通过比较加速度的均方根值来评估时滞对控制系统的影响。通过计算,得出不同时滞量时加速度的均方根值,如表3所示。

由表3可以看出,当反馈时滞分别为0.01s、0.02s、0.05s和0.1s时,半主动悬架的控制效果不同,随着时滞量的增大,影响也就越大,当时滞达到一定值的时候,系统变得不稳定。

6 结论

(1)车辆行驶路面的不平度是随机性的,本文以随机白噪声作为系统的输入,来模拟随机路面,和实际路况相符。

(2)建立了二自由度1/4车辆半主动悬架模型,Simulink软件仿真结果显示,在白噪声输入的条件下,与被动悬架相比较,采用模糊PID控制器的半主动悬架有较好的性能,有效地降低了车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷,提高了乘坐舒适度和运行平稳性。

(3)时滞的存在影响半主动悬架的性能,恶化控制系统动态性能。不同时滞对半主动控制系统的影响不同。由仿真结果可知,时滞量越大,系统的稳定性越差,时滞量过大将导致控制系统失稳。

参考文献

[1]唐伟.基于GPC-PID的高速列车半主动悬挂控制[D].成都:西南交通大学,2010:19-20.

[2]Dan Xiang,Jian-zhong Yuan,Wei Xu.Study on Fuzzy PID algorithm for a new active front steering system[J].Journal of Control Engineering and Technology,2012(1):24-29.

[3]曾一鸣,曾京,可心萌.基于ADAMS的铁道车辆脱轨后动态行为研究[J].机械工程与自动化,2015(1):7-8.

[4]曹青松,孙法雄,熊国良.基于PID控制算法的含时滞主动悬架系统仿真研究[J].煤矿机械,2011(10):86-88.

[5]陈龙,汪若尘,江浩斌,等.含时滞半主动悬架及其控制系统[J].机械工程学报,2006(1):130-133.

半主动空气悬架 篇6

关键词：车辆工程,悬架优化控制,半主动控制策略,道路友好性,平顺性

0 引言

汽车悬架不仅缓冲和吸收来自车轮的振动,传递与路面的驱动力和制动力,而且在汽车转向时承受来自车身的侧倾力,在汽车启动和制动时抑制车身的俯仰和点头。半主动悬架不但能更好的改善汽车行驶的平顺性和道路友好性,而且有成本相对主动悬架较低、能耗小、结构紧凑等优点。

现今半主动悬架多运用在轻载轿车上,在重载上运用很少,且重载车行驶环境弯道多、破路多、转弯半径小,车辆行驶过程中频繁转向和制动,长期在满载、振动与冲击载荷下工作,用户在追求重载货车在行驶.过程中的平顺性和舒适性的同时,也应考虑到汽车在行驶过程中对道路的友好性。汪若尘等[1]在仿真的基础上,进行了可调阻尼减震器试验与半主动空气悬架系统1/4模型台架试验,分析了半主动空气悬架及其控制系统对车辆动态性能的影响,提出了一种模糊控制的半主动空气悬架控制策略,提高了车辆乘适性;闫海敬等[2,3]采用多体动力学软件ADAMA建立车辆多体动力学模型,构建粒子群最优控制器,建立一个半主动悬架控制策略的集成环境,并进行了车辆的联合的仿真,证明该控制策略能有效地提高半主动悬架系统的减振性能;吴光强等[4]以装备空气悬架的1/2 汽车非线性模型为研究对象,在时域上对比分析整数阶和分数阶天棚阻尼控制的控制效果,验证了分数阶微积分的应用效果,分析了悬架能够改善乘坐舒适性;M.Zapateiro等[5]应用神经网络和反推技术对汽车半主动悬架进行了分析研究,分析该悬架的减振效果;Francesc Pozo等[6]研究了半主动悬架在车辆中的减振性能相对于被动悬架的优越性。从国内外的研究现状来看,多以实现车辆在行驶中的平顺性和操纵稳定性[7,8,9],对道路友好性考虑的较少,而重载车对道路的破坏性最大。

本文建立重载汽车1/2车模型,列出其运动学微分方程,采用最优控制[10],通过建立数学模型,利用Matlab/Simulink求出控制力,并对其进行仿真分析,将分析结果与参数相同的被动悬架比较,得出使用半主动悬架可以改善车辆的道路友好性和平顺性的结论。

1 重载汽车半主动悬架模型建立

1.1 重载汽车动力学模型

1/2重载汽车主动悬架模型见图1。该模型为7个自由度,具有独立式平衡悬架的三轴重载汽车模型。

图1七自由度具有独立式平衡悬架的三轴车模型Fig.1 Seven DOF tri-axle vehicle model with independent balanced suspension

模型中的各个参数符号说明:

mb为驾驶室质量;ms为车体质量;mc为平衡杆质量;Iθ1和Iθ2分别为车体和平衡杆俯仰转动惯量;mf,mm和mr分别为转向悬架、平衡悬架前桥和平衡悬架后桥非簧载质量;kc1和kc2分别为驾驶室前悬置和后悬置刚度;cc1和cc2分别为驾驶室前悬置和后悬置阻尼;kf和cf分别为转向悬架钢板弹簧刚度和减振器阻尼;kr和cr分别为平衡悬架钢板弹簧刚度和减振器阻尼;ktf和ctf分别为转向悬架轮胎的刚度和阻尼;ktm和ctm分别为平衡悬架处中桥轮胎的刚度和阻尼;ktr和ctr分别为平衡悬架处后桥轮胎的刚度和阻尼;qf,qm和qr分别为转向悬架轮胎、平衡悬架中桥和平衡悬架后桥轮胎在垂直方向上的位移激励;a为前桥至车辆质心处的距离;b为中、后桥距离;c为驾驶室前悬置至驾驶室质心的距离;d为驾驶室后悬置至驾驶室质心的距离;e为驾驶室质心至车辆质心距离;f为平衡悬架中心处至车辆质心距离;Zb,Zs,Zf,Zm,Zr分别为驾驶室、车体、转向悬架车桥、平衡悬架中桥和后桥垂向振动;θ1和θ2分别为车体与平衡悬架中平衡杆的俯仰振动。

首先,建立动力学微分方程,驾驶室运动微分方程为

车体垂向运动微分方程为

车体俯仰运动微分方程为:

转向悬架非悬挂质量垂向运动微分方程为

平衡悬架处平衡杆垂向运动微分方程为

平衡悬架处平衡杆俯仰运动微分方程为

重型卡车半车模型的其他参数见文献[11]。

1.2路面激励模型建立

假设汽车前中后轮在相同轮辙行驶,中、后轮受到的路面激励分别会滞后τ1和τ2时间。滞后时间τ1和τ2由车轮轴距和车行驶速度u决定。

即,中、后轮滞后时间分别为

前、中、后轮的路面激励分别是qf,qm,和qr,则前、中、后轮处的路面激励关系为

其路面激励的时域数学模型可以由下式来描述:

式中:q(t)为车轮所受到的路面随机位移激励,m;w(t)为数字期望为零的高斯白噪声;u为车速,m/s;f0为下截止频率,Hz。

本文中所采用的路面激励为国家标准C级路面[12,13],车速为20 m/s。使用Matlab/Simu-link仿真得到的C级路激励见图2。

2 控制方案设计

当前,由于现代控制理论发展的很快,已有很多控制方式应用于汽车悬架的半主动控制,可以说半主动悬架的研究是和现代控制理论的发展分不开的。本研究通过半主动悬架和被动悬架对比,检验半主动悬架的控制效果。下面采用基于最优控制模型,则系统动力学微分方程⑴~⑹可以写成:

其中状态向量

采用无限时间调节器的输出反馈时,半主动悬架的性能指标函数选取为

式中:Q为加权矩阵,将Y=CZ+DU代入目标函数可得

式中:Q′=CTTC,R′=DTQD+R,N=CTQD

哈密尔顿函数为

由此可推出协态方程

耦合方程为

可推出

令λ(t)=P(t)Z(t),则式(14)可转化为

将式(15)代入式(8)得

将λ(t)=P(t)Z(t)和式(15)代入式(13)得

对λ(t)=P(t)Z(t)求导可得

将式(16)和式(17)代入式(18)得

忽略W(t)的影响[14]。

化为里卡迪(Riccati)方程形式为

可求得正定解P,进而求得U(t)=KZ(t)。

式中:K=-(R′)-1(BTP+NT)。

3 系统仿真

基于已建立的模型和控制策略,使用Mat-lab/Simulink对载重汽车主动悬架和被动悬架进行计算机仿真,仿真结果见图3~7。

图3为半主动悬架的控制力,图4为主动悬架和被动悬架车体垂直振动加速度比较图。主动悬架和被动悬架车体垂直加速度有效均方根值分别为0.4 941m/s2和0.5 283m/s2。主动悬架车体垂直振动加速度比被动悬架车体垂直振动加速度减少了3.42%,从而在汽车行驶过程中,减少对货物的损害,提高了平顺性。

图5为主动悬架和被动悬架车体振动角加速度比较图。主动悬架车体振动角加速度和被动悬架车体振动角加速度有效均方根值分别为0.124 0rad/s2和0.245 9rad/s2。主动悬架通过控制力来改变车体振动角加速度,纵向水平振动降低了49.6%,在汽车行驶过程中,减轻了货物因颠簸带来的损害。

图6为主动悬架和被动悬架驾驶室垂直加速度比较图。主动悬架驾驶室垂直加速度和被动悬架驾驶室垂直加速度有效均方根值分别为0.284 2m/s2和0.530 1m/s2。主动悬架驾驶室垂直加速度比被动悬架减少了46.4%,从而在汽车行驶过程中,减轻了驾驶员对振动的敏感性。

图7为主动悬架和被动悬架胎力对比图,由于在对汽车胎力分析时,发现中轮的胎力最大,前轮胎力最小,后轮次之。在保证整车平顺性与中轮和后轮胎力均有所减小时,前轮的胎力略微有所增大,因此本文仅对中轮胎力进行分析,它们的有效均方根值分别是2.841 8kN和2.782 0kN。在车辆行驶过程中,轮胎对路面的破坏减少了2.10%,体现了道路的友好性。

4 结束语

半主动空气悬架 篇7

根据现代汽车对悬架提出的各种性能要求,悬架的结构形式和减振控制方法在不断地更新和完善。到目前为止,对悬架系统的研究已由传统的被动悬架发展到主动悬架和半主动悬架系统。与被动悬架和主动悬架相比较,半主动悬架结构简单、不耗能且能改善车辆行驶的平顺性,具有极其广泛的应用前景。笔者在目前研究的模糊控制的半主动悬架的基础上,提出了一种神经网络自适应模糊控制的方法,用来调整汽车半主动悬架可调阻尼器的阻尼值,从而通过改变阻尼力来达到改善悬架振动特性的目的。

1 半主动悬架模型

图1是1/4半主动悬架模型,它与被动悬架基本相同,只是半主动悬架的阻尼是可调的,因而两种模型的微分方程是一样的,变化的只是被动悬架的方程中阻尼值是常量,而半主动悬架模型的方程中阻尼值是变量(包括C0和Cr两部分:C0为基值阻尼,Cr为可调阻尼)。

其总的阻尼力

undefined

其可变的阻尼力为

undefined

本文将以车身垂直振动加速度作为评价悬架性能的主要指标,考虑到车辆的操纵稳定性,同时将车轮的动载荷以及悬架系统的动挠度作为综合评价指标,以评定悬架控制策略的效果。

M2.簧载质量 M1.非簧载质量 Ks.悬架弹簧刚度 Kt.轮胎刚度 C.阻尼器阻尼系数 Z0.路面不平度 Z1.簧载质量位移 Z2.非簧载质量位移

2 神经网络自适应模糊控制系统

本文建立的神经网络自适应模糊控制的系统结构如图2所示。该结构采用了一种新的混合训练算法以达到优化网络的目的。训练首先由遗传学习算法进行寻优,将搜索范围缩小之后,再利用BP网络来寻优,以便离线优化RBF神经网络辨识器和ANFIS模糊神经网络控制器各网络的相应参数。

考虑到测试的可实现性,参考输入选取理想的簧载质量加速度undefined,测试的变量选簧载质量加速度响应值undefined。而误差undefined及误差的变化率undefined为模糊控制器的两个输入变量,记为e和undefined输出量为U,用来调整半主动悬架可调阻尼器的阻尼值,从而通过改变减振器阻尼力来达到改善悬架振动特性的目的。

2.1 模糊神经网络控制器(ANFIS)的结构

模糊神经网络控制器取为二输入单输出的二维结构如图3所示,其2个输入分别为误差和误差变化率即undefined,输出为控制信号u。对正规化的输入、输出(即两个输入量E和undefined输出量u),采用7个模糊集合表示它们各自的模糊状态{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}即{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},设定其相应的语言变量,各语言变量的隶属度函数全部取为满足正态分布的高斯形函数,去模糊化方法采用重心法。为了进行模糊化处理,必须将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集论域,从而引出量化因子Ke和Kec的概念。而经模糊控制算法给出的控制量u(精确量),还不能直接控制对象,须将其转换到为控制对象所能接受的基本论域中去,所以又引出控制量的比例因子Ku。规范化的过程即论域变化的过程,实际变量e和undefined输出量为U,与规范化的变量undefined和u有如下关系,即undefined。

在模糊神经网络中,各层输入输出映射关系如下所述。

1) 第一层:输入层。有

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2) 第二层:模糊化层。有

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式中 cij ,bij—分别表示高斯隶属度函数的中心和宽度(均值和方差)。

3) 第三层:模糊推理层。有

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4) 第四层:归一化层。有

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5) 第五层:反模糊化层。有

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上面的式中xundefined和yundefined分别表示第i层的第j个节点的输入和输出量。

本文的模糊控制器的算法采用混合算法,该算法集合了其它算法的优点,寻优性能大大提高。网络的训练过程主要分为两个步骤:一是采用遗传算法粗略地优化网络的初始权重和隶属度函数参数;二是利用误差反向传播的算法(简称BP算法)进一步精确地优化网络权重和隶属度函数参数。

2.2 RBF神经网络辨识器的设计

RBF神经网络辨识器结构,如图4所示。RBF神经网络辨识器是一种单隐层的3层前向网络,与多层前向网络相比,它采用的是局部函数,在局部能起泛化作用,而多层前向网络采用的函数是全局性的,学习时相互影响大。因此,这种RBF神经网络可以大大加快学习的速度。

其中输入量X=[u,u_1,y_1,y_2],hj为高斯基函数,即

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式中 cj—网络节点j 的中心矢量;

bj—网络节点j的基宽矢量。

网络的权向量为W= [w1 ,w2,… … ,wj,… … ,wm],辨识器的输出为

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辨识器的性能指标函数为

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根据最速梯度算法,t时刻后的输出权值、节点中心及节点基宽的调整公式如下

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式中 η2—学习率;

α2—动量因子。

Jacobian算法为

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RBF神经网络辨识器在整个控制系统中主要是在线辨识动态悬架系统模型并为控制器的修正提供实时jacobian量。其事先也需要离线训练,训练的方法与前面训练模糊神经网络控制器方法一样。

3 仿真验证

根据上述提出的神经网络自适应模糊控制方法,通过Matlab和Simulink对建立的1/4车二自由度的半主动悬架进行了仿真研究。本文采用的车型为江铃的某种货车,各参数如表1所示。设汽车以v=20m/s驶过B级路面来进行仿真。最后得到的仿真结果比较如表2所示。

从表2的数据可以清楚地看出模糊控制和本文提出的神经网络自适应模糊控制的半主动悬架获得的加速度性能指标都要优于被动悬架,而神经网络自适应模糊控制的加速度性能指标又要明显地优于模糊控制。虽然在悬架动挠度和轮胎动载荷这两个性能指标上有所增大但幅度不大,这也说明了本文提出的方法能更好地利用悬架的工作空间,在保证安全性的同时,能够大幅度地减小车身的加速度,满足了人们对舒适性的要求。

参考文献

[1]喻凡,林逸.汽车系统动力学[M].北京:机械工业出版社,2005.

[2]方锡邦,陈无畏.模糊控制技术及其在汽车半主动悬架中的应用[J].机械工程学报,1999,35(3):98-100.

[3]容一鸣,阳杰.汽车半主动悬架的神经网络控制及仿真[J].武汉理工大学学报,2003,25(1):65-67.