岳永恒,王 茂,趙 強(qiáng)
(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院,哈爾濱 150080;2.東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院,哈爾濱 150040)
為改善汽車懸架系統(tǒng)的減振效果,提高車輛行駛的平順性和舒適性,磁流變阻尼器(magneto-rheological damping,MRD)懸架系統(tǒng)成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[1-7]。MRD 的數(shù)學(xué)模型為文獻(xiàn)[8]和文獻(xiàn)[9]中提出的修正Bouc-Wen模型,但其強(qiáng)非線性增加了控制器的設(shè)計難度。因此常采用智能控制算法如自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等[4-6]對MRD進(jìn)行研究。智能控制算法在理論上能夠滿足系統(tǒng)穩(wěn)定性要求,然而由于算法收斂速度慢、系統(tǒng)響應(yīng)時間長等缺點(diǎn),限制了MRD產(chǎn)品在實(shí)際中的應(yīng)用。
磁流變阻尼器的強(qiáng)非線性主要表現(xiàn)為飽和特性、磁回滯特性和雙線性3個方面。磁回路封閉曲線面積狹小且線性部分較為接近,因此飽和特性是MRD的主要特性。應(yīng)用飽和特性可簡化傳統(tǒng)MRD的Bouc-Wen模型,便于控制器的設(shè)計。近10年來,飽和輸入問題的研究取得了可喜的成果[10-13],為研究MRD控制系統(tǒng)穩(wěn)定性提供了有力的技術(shù)支持。
本文中以飽和模型替代傳統(tǒng)的Bouc-Wen模型,研究了懸架系統(tǒng)磁流變阻尼器的減振效果。
MRD模型的強(qiáng)非線性主要表現(xiàn)在飽和特性、磁回滯特性和雙線性上,見圖1。
根據(jù)MRD的物理特性曲線而建立的Bouc-Wen數(shù)學(xué)模型為
模型中數(shù)學(xué)符號的具體含義見文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]。對于如此復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,很難建立有效的實(shí)時控制系統(tǒng)。此外,文獻(xiàn)[6]中對MRD非線性物理特性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析表明,飽和特性為MRD的主要物理特性。依據(jù)文獻(xiàn)[4]~文獻(xiàn)[7]的研究策略,令MRD的Bouc-wen模型簡化為飽和模型,設(shè)計MRD懸架系統(tǒng)閉環(huán)反饋控制器。
應(yīng)用LORD公司RD1005-3型MRD設(shè)計減振實(shí)驗(yàn)臺來研究半主動懸架系統(tǒng)MRD的減振效果。RD1005-3型MRD最大輸出阻尼力為4 000N,而介于±4000N之間的輸出阻尼力近似為線性。因此,用分段函數(shù)表示RD1005-3飽和特性:
根據(jù)汽車懸架系統(tǒng)的工作原理而設(shè)計的MRD減振實(shí)驗(yàn)臺如圖2所示。
用變頻器驅(qū)動電機(jī)帶動凸輪軸工作,產(chǎn)生正弦激勵信號模擬路面譜系,通過控制MRD,觀測“懸架系統(tǒng)”對正弦激勵信號的衰減程度。因此,要求實(shí)驗(yàn)臺控制系統(tǒng)具有閉環(huán)穩(wěn)定性。
MRD減振實(shí)驗(yàn)臺大部分零部件質(zhì)量和相關(guān)參數(shù)可精確測量。因其自身非線性物理特性的影響,使MRD的剛度在運(yùn)動過程中為時變參數(shù),可通過實(shí)驗(yàn)測量MRD剛度的上下界值。當(dāng)實(shí)驗(yàn)臺工作時,MRD相關(guān)參數(shù)將包含于有界閉區(qū)間內(nèi)。因此MRD減振實(shí)驗(yàn)臺是一類典型的參數(shù)依賴不確定性系統(tǒng),應(yīng)用凸包技術(shù)可有效解決參數(shù)的不確性問題[14]。
MRD減振實(shí)驗(yàn)臺的動力學(xué)模型如圖3所示。圖中:m1、K1和C1為1/4懸架系統(tǒng)的質(zhì)量、剛度和阻尼;m2、K2和C2為1/4轎車車身的質(zhì)量、剛度和阻尼;m3、K3和C3為駕駛員座椅的質(zhì)量、剛度和阻尼;z1、z2和 z3分別是m1、m2和 m3的對應(yīng)質(zhì)量塊位移;F為可控磁流變阻尼力;Sat(w)為參數(shù)z0的飽和擾動輸入;z0為路面對懸架系統(tǒng)的位移激勵。建立MRD懸架系統(tǒng)的動力學(xué)狀態(tài)方程[1-2]:
式中:A為系統(tǒng)矩陣;B為輸入矩陣;Bw為擾動輸入矩陣;x(t)為系統(tǒng)狀態(tài)變量;w為地面譜系擾動輸入;F為控制對象輸入量,即可控磁流變阻尼力。
通過實(shí)驗(yàn)測量MRD懸架系統(tǒng)中相關(guān)的參數(shù)值,如表1所示。
表1 MRD懸架系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)值
MRD懸架系統(tǒng)中參數(shù)K2為時變參數(shù)且有界,因此系統(tǒng)矩陣 A為時變參數(shù)矩陣:A(K2)∈[A1,A2],A1=A(K2min),A2=A(K2max)。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與外界輸入無關(guān),令擾動輸入為零(w=0),則式(2)改寫為
式中:Ai、B表示MRD懸架系統(tǒng)為時變參數(shù)K2的頂點(diǎn)矩陣,因此不確定系統(tǒng)(式(3))包含于由“2”個頂點(diǎn)所構(gòu)成的有界凸多面體區(qū)域內(nèi)。
反饋控制律為
式中:K∈R1×6為反饋控制矩陣。
對于給定矩陣K∈R1×6。因?yàn)榫仃嘖為單行矩陣,因此可根據(jù)文獻(xiàn)[10]~文獻(xiàn)[13],定義凸多面體區(qū)域?yàn)?/p>
式中Fsup和Finf分別表示可控磁流變阻尼力上下界,如果F=Kx(t)不在飽和區(qū)內(nèi)時,飽和函數(shù)Sat(·)將其輸入量強(qiáng)制等于 -min(|Fsup|,|Finf|)或min(|Fsup|,|Finf|),且 x(t)∈L(K)。為便于分析,將式(5)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)飽和函數(shù):
定義包含x(t)的子空間:
式中:P=PT>0,P∈R6×6,ρ∈R。ε(P,ρ)為橢球體。
則表示橢球體ε(P,ρ)包含于對稱凸多面體L(K)內(nèi)。
根據(jù)文獻(xiàn)[12]中的引理2,文中可控磁流變阻尼力飽和項可表示為
式中:H∈R1×6為反饋附加矩陣;Dj矩陣等于“0”或“1”;而稱為Dj的補(bǔ)矩陣,即=1-Dj;
引理1(Schur補(bǔ)引理)對于給定的對稱矩陣,其中 S11∈Rr×r,以下 3 個條件是等價的
根據(jù)式(9),MRD懸架閉環(huán)控制系統(tǒng)可表示為
通過式(9)把式(3)具有飽和不確定性系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為式(10)線性系統(tǒng),進(jìn)而可通過矩陣不等式技術(shù)處理MRD懸架系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
定義Lyapunov函數(shù):v(t)=xT(t)Px(t),PT=P>0。根據(jù)Lyapunov函數(shù)穩(wěn)定性理論要求:
將式(10)帶入式(11)得
式(12)成立的充分必要條件是:
若吸引域由ε(P,ρ)表示,則存在一個微小的橢球體與ε(P,ρ)在結(jié)構(gòu)上保持一致,稱該微小橢球體為吸引域的形狀參考集[15-16]。
給定參考向量 xR∈R6×1,θ?R6×1為狀態(tài)空間。
顯然式(14)表示xR空間被壓縮α倍。因此,αxR?ε(P,ρ)。當(dāng) α 取得最大值時,形狀參考集將接近最大吸引域。
MRD懸架系統(tǒng)反饋控制器和最大吸引域,可通過求取下列矩陣不等式最優(yōu)解獲得
形狀參考集屬于吸引域,即:αxR?ε(P,ρ)??芍?xP/(ρxR)≤1,根據(jù)引理1可得
當(dāng)α2逐漸增大,則形狀參考集將逐步接近最大吸引域。令 β =1/α2,式(16)轉(zhuǎn)化為
對式(15)第2個不等式約束條件兩邊同乘以P-1,并乘以 ρ 得:
根據(jù)式(6)可知L(H)可表示為
式(15)中第3 個約束條件 ε(P,ρ)?L(H),可等價地表示為
根據(jù)引理1,式(20)可轉(zhuǎn)化為
為求最大吸引域和MRD控制系統(tǒng)閉環(huán)反饋控制器,可用LMI求解式(17)、式(18)和式(21)約束條件最優(yōu)解β,進(jìn)而可求解出反饋控制器和最大吸引域。
根據(jù)表1可知MRD的剛度為時變參數(shù)且有界,則飽和不確定MRD懸架系統(tǒng)的頂點(diǎn)矩陣為
式(18)中D1=0,D2=1。令式(17)、式(18)和式(21)中Q=(P/ρ)-1,式(18)中Z=HQ,Y=FQ,根據(jù)文獻(xiàn)[15]~文獻(xiàn)[17],選取形狀參考集為
其中?i∈[0,2π],為尋找最大吸引域,選取步長為0.05π,使其?i從0到2π遍歷,可得到最優(yōu)解。通過Matlab解式(22)LMI優(yōu)化問題得
閉環(huán)控制系統(tǒng)的吸引域,可由代數(shù)方程描述為
對于任意系統(tǒng)狀態(tài)變量滿足式(23),則表示系統(tǒng)狀態(tài)變量位于吸引域中。MRD懸架閉環(huán)控制系統(tǒng)在吸引域內(nèi)具有局部指數(shù)穩(wěn)定。
MRD控制系統(tǒng)的數(shù)值仿真如下。
在參數(shù)矩陣凸空間中任取一點(diǎn),系統(tǒng)時變參數(shù)矩陣可被描述為
MRD懸架系統(tǒng)開環(huán)數(shù)值仿真結(jié)果如圖4所示,相當(dāng)于傳統(tǒng)的被動懸架減振系統(tǒng)。系統(tǒng)狀態(tài)變量x1、x2和x3在系統(tǒng)穩(wěn)定時收斂到“0”點(diǎn)(對應(yīng)質(zhì)量塊的速度);系統(tǒng)狀態(tài)變量x4、x5和x6分別是模型對應(yīng)質(zhì)量塊的位移,在系統(tǒng)穩(wěn)定時因重力影響收斂到0.2附近,符合實(shí)際系統(tǒng)為慣性系統(tǒng)的特點(diǎn)。
閉環(huán)系統(tǒng)數(shù)值仿真結(jié)果如圖5所示,6個狀態(tài)變量全部穩(wěn)定收斂到0.2,閉環(huán)系統(tǒng)的超調(diào)量和協(xié)調(diào)時間都明顯優(yōu)于開環(huán)系統(tǒng)。
數(shù)值仿真結(jié)果表明,MRD懸架系統(tǒng)減振效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)懸架系統(tǒng),證明了該算法的有效性。
MRD的優(yōu)良物理特性可提高汽車的行駛平順性和舒適性,但其強(qiáng)非線性限制了MRD在實(shí)際工程中的應(yīng)用。本文中提出的飽和模型弱化了Bouc-Wen模型的強(qiáng)非線性,同時通過凸包技術(shù)將飽和非線性模型線性化,依據(jù)Lyapunov函數(shù)穩(wěn)定性理論分析了MRD懸架系統(tǒng)的穩(wěn)定性,設(shè)計出的反饋控制器同時獲得了最大吸引域。數(shù)值仿真結(jié)果表明,MRD懸架系統(tǒng)減振效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)懸架系統(tǒng)。
[1]王洋.汽車懸架磁流變阻尼器設(shè)計與優(yōu)化研究[D].哈爾濱:東北林業(yè)大學(xué),2011.
[2]趙強(qiáng),楊亞珣.基于帶死區(qū)PID控制的車輛磁流變座椅懸架的仿真[J].東北林業(yè)學(xué)報,2009,37(6):109 -111.
[3]Cecilia Cornejo,Luis Alvarez-Icaza.Vibration Control of a Building with Magneto-rheological-dampers Based on Interconnection and Damping Assignment[C].Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision & Control.San Diego:USA,2006:13-15.
[4]Li Rui,Chen W M,Yu Miao,et al.Fuzzy Intelligent Control of Automotive Vibration via Magneto-rheological Damper[C].Proceedings of the 2004 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems.Singapore,2004:1 -3.
[5]Wang Hao,Shi Xiaomei.Semi-Active Suspension Control Using the RNN Inverse System of MR Damper[J].Intelligent Systems and Applications,2010(5):85 -91.
[6]Liu Wei,Shi Wen-ku,Liu Da-Wei,et al.Experimental Modeling of Magneto-rheological Damper and PID Neural Network Controller Design[C].2010 Sixth International Conference on Natural Computation,Yantai.Yantai University Press,2010:10 -12.
[7]Zhao Y Z,Sun W C,Gao H J.Robust Control Synthesis for Seat Suspension Systems with Actuator Saturation and Time-varying Input Delay[J].Journal of Sound and Vibration,2010,329(8):4335-4353.
[8]Spencer B F,Dyke S J,Sian M K,et al.Phenomenological Model of a Magneto Rheological Damper[J].ASCE Journal of Engineering Mechanics,1996,3(1):978 -982.
[9]Robinson R,Hu W,Wereley N M.Linking Porosity and Tortuosity to the Performance of a Magneto-Rheological Damper Employing a Valve Filled with Porous Media[J].IEEE Transactions on Magnetics,2010,7(6):2156 -2159.
[10]Du Haiping.Actuator Saturation Control of Uncertain Structures with Input Time Delay[J].Journal of Sound and Vibration,2011,330(12):4399 -4412.
[11]Zhou Bin.Stability and Stabilization of Discrete-time Periodic Linear Systems with Actuator Saturation[J].Automatica,2011,47(8):1813-1820.
[12]Hu Tingshu,Lin Zongli,Chen Ben M.Analysis and Design for Discrete-time Linear Systems Subject to Actuator Saturation[J].Systems & Control Letters,2001,45(7):97 -112.
[13]Cao Yongyan,Lin Zongli.Stability Analysis of Discrete Time Systems with Actuator Saturation by a Saturation Dependent Lyapunov Function[C].Proceeding of the 41stIEEE Conference on Decision and Control.Nerada USA,2002,12:4140 -4145.
[14]高會軍.基于參數(shù)依賴Lyapunov函數(shù)的不確定動態(tài)系統(tǒng)的分析與綜合[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2005.
[15]Yu J Y,Xie G M,Wang L.Robust Stabilization of Discrete Time Switched Uncertain Systems Subject to Actuator Saturation[C].American Control Conference.New York:USA,2007:9 -13.
[16]Hu T,Lin Z,Chen B M.An Analysis and Design Method for Linear Systems Subject to Actuator Saturation and Disturbance[J].Automatica,2002,38(2):351 -359.
[17]Cao Y Y,Lin Z.Stability Analysis of Discrete-time Systems with Actuator Saturation by a Saturation Dependent Lyapunov Function[J].Automatica,2003,39(7):1235 -1241.