王孝鵬， 劉建軍， 吳　龍

(1.三明學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 福建 三明 365004；

2.機(jī)械現(xiàn)代設(shè)計(jì)制造技術(shù)福建省高校工程研究中心， 福建 三明 365004)

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基于模糊控制主動懸架的某型轎車漂移聯(lián)合仿真研究

王孝鵬1,2， 劉建軍1， 吳龍1,2

(1.三明學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 福建 三明 365004；

2.機(jī)械現(xiàn)代設(shè)計(jì)制造技術(shù)福建省高校工程研究中心， 福建 三明 365004)

摘要：用ADAMS軟件建立某微型轎車的整車模型并導(dǎo)出懸架與車身連接處的速度與加速度，通過在MATLAB軟件中建立模糊控制規(guī)則并搭建控制系統(tǒng)，對基于整車的聯(lián)合主動懸架模型進(jìn)行漂移仿真計(jì)算.計(jì)算結(jié)果表明：主動懸架對改善車輛行駛中的穩(wěn)定性有積極作用，特別是垂直加速度與側(cè)傾角加速度改善明顯，性能分別提高62.89%、52.95%.

關(guān)鍵詞：主動懸架； 模糊控制； 聯(lián)合仿真

在轎車產(chǎn)品的設(shè)計(jì)研發(fā)過程中，當(dāng)物理樣機(jī)生產(chǎn)出來后要對轎車的各種性能進(jìn)行測試，但對于一些極限狀況，實(shí)驗(yàn)是不可能進(jìn)行的，否則會對人員造成嚴(yán)重的傷害.隨著計(jì)算機(jī)虛擬仿真技術(shù)的不斷發(fā)展，轎車的一些實(shí)驗(yàn)可以在計(jì)算機(jī)中完成，當(dāng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果不能滿足法律規(guī)定的要求時(shí)，可以通過修改整車參數(shù)循環(huán)計(jì)算，直到達(dá)到法律法規(guī)要求.

通過計(jì)算機(jī)虛擬仿真技術(shù)，在物理樣機(jī)生產(chǎn)出來前就可以較好地預(yù)估整車的性能，同時(shí)在研發(fā)過程中，可以大大降低研發(fā)的周期與成本[1-3].本文研究的整車模型是在對標(biāo)桿車的測量基礎(chǔ)上建立的，在研發(fā)過程當(dāng)中，對其進(jìn)行漂移仿真計(jì)算，對比在被動懸架與主動懸架下整車性能的表現(xiàn).

1 整車模型建立

控制技術(shù)在轎車上的應(yīng)用，使得機(jī)械與控制的聯(lián)合仿真模型成為趨勢.在整車的系統(tǒng)動力學(xué)模型上建立控制系統(tǒng)，能夠較為真實(shí)地反映實(shí)際車輛的控制過程；同時(shí)由于共用一個(gè)模型，計(jì)算與人力成本也會降低.

1.1主動懸架模型

懸架是車身與車輪之間的傳力裝置，主動懸架系統(tǒng)是在普通懸架系統(tǒng)中附加一個(gè)可以控制阻尼作用力的裝置，由執(zhí)行機(jī)構(gòu)、測量系統(tǒng)、反饋控制系統(tǒng)和能源系統(tǒng)四部分組成[4]. 主動懸架能夠根據(jù)汽車的運(yùn)動狀態(tài)和路面狀況，適時(shí)地調(diào)節(jié)懸架的剛度和阻尼，使車輛在各種路面狀況下都會有良好的行駛性能.主動懸架模型如圖1所示.

圖1　主動懸架模型

主動懸架的動力學(xué)方程如下：

(1)

(2)

式中：M為懸掛質(zhì)量；m為非懸掛質(zhì)量;K2為懸掛系統(tǒng)的彈簧剛度；C2為懸掛系統(tǒng)的阻尼系數(shù)；K1為輪胎的剛度；U為主動控制力；Z0、Z1、Z2分別為路面、車軸與車身位移.

1.2整車模型

整車模型的建立是進(jìn)行虛擬仿真分析的前提，在建模的過程中，我們對各子系統(tǒng)進(jìn)行簡化處理.整車系統(tǒng)包括：前后懸架、前后輪胎、車身與轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，整車模型如圖2所示.車架是整個(gè)汽車的基體，在進(jìn)行整車建模時(shí)，我們把車身簡化成剛體；前懸架采用雙橫臂懸架，后懸架采用斜置臂獨(dú)立懸架；轉(zhuǎn)向系統(tǒng)為齒輪齒條式轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，輪胎采用UA輪胎模型；整車有25個(gè)移動部件、1個(gè)圓柱副、13個(gè)轉(zhuǎn)動副、7個(gè)球副、2個(gè)恒速副、4個(gè)固定副、3個(gè)胡克副、一個(gè)驅(qū)動副、1個(gè)耦合副，因此整車有13個(gè)自由度.建立B級路面模型，調(diào)節(jié)路面的垂向位置，使其與車輪相互接觸.

在減震器的上下支點(diǎn)施加相互作用的反作用力U，作用在車身和懸架兩個(gè)不同的部件上[5]；在兩前輪施加的力矩函數(shù)保證了此車在行駛過程中車速保持在40～45km/h.整車參數(shù)見表1.車輪力矩函數(shù)為

-STEP( time , 0 , 0 , 1 , 300000 )-STEP( time , 1, 0 , 7 , 0 )-STEP( time , 7 , 0 , 7.5 , -270000 )

圖2　整車模型

表1整車參數(shù)

名稱數(shù)值單位車身質(zhì)量1000kg前輪距1650mm后輪距1650mm軸距2600mm阻力系數(shù)0.297—前懸掛彈簧剛度22N/mm后懸掛彈簧剛度34N/mm前懸掛阻尼系數(shù)1200N/(s·m-1)后懸掛阻尼系數(shù)1200N/(s·m-1)前輪前束0.1(°)前輪外傾-1(°)前后輪胎型號215/55R16—

2 模糊控制器設(shè)計(jì)

模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，它用語言的方式描述了控制器輸入量與輸出量之間的關(guān)系，模糊控制規(guī)則見表2.輸入變量是各懸架與車身安裝處的加速度a和車輪與車身的相對速度v，采用7個(gè)控制變量規(guī)則來進(jìn)行描述：負(fù)大(-3)、負(fù)中(-2)、負(fù)小(-1)、零(0)，正小(1)、正中(2)、正大(3). 輸出變量控制力U同樣采取7個(gè)語言模糊集來進(jìn)行描述：負(fù)大(-3)、負(fù)中(-2)、負(fù)小(-1)、零(0)，正小(1)、正中(2)、正大(3).其中誤差和誤差變化的精確量與模糊量分別?。?e=[ -20,20 ]、ec=[-500,500]；量化因子分別為：Ke= 3/20=0.15，Kec=3/500=0.006.

車身加速度a、車輪與車身的相對速度v與控制力U的隸屬函數(shù)曲線分別如圖3所示.當(dāng)誤差e為正時(shí)，實(shí)際值大于目標(biāo)值；當(dāng)誤差e為負(fù)時(shí)，實(shí)際值小于目標(biāo)值； 當(dāng)誤差變化率ec為正時(shí)， 實(shí)際值的變化趨勢是逐步增大； 當(dāng)誤差變化率ec為負(fù)時(shí)， 實(shí)

表2模糊控制規(guī)則

av-3-2-10123-333211-1-2-233210-1-2-13211-1-2-303210-1-2-31321-1-1-2-32210-1-2-3-3321-1-1-2-3-3

圖3　加速度、相對速度、控制力隸屬函數(shù)曲線

際值有逐步減小的趨勢.當(dāng)輸出變量U為正時(shí)，有使實(shí)際值增大的趨勢，當(dāng)U為負(fù)時(shí)，有使實(shí)際值減小的趨勢[6].當(dāng)誤差大或較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而誤差較小時(shí)，選擇控制量時(shí)應(yīng)注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要考量.當(dāng)誤差為負(fù)而誤差變化率為正時(shí)，系統(tǒng)本身已有減小這種誤差的趨勢，所以為盡快消除誤差且又不引起超調(diào)，應(yīng)取較小的控制量.在MATLAB模糊控制模塊中輸入模糊控制規(guī)則并搭建二維模糊控制結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)，如圖4所示.

圖4　二維模糊控制結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)

3 聯(lián)合模型建立

控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)是對復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真分析的基本環(huán)節(jié)之一.對于復(fù)雜控制裝置的機(jī)械系統(tǒng)利用ADAMSControl模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)和建模，使用控制系統(tǒng)進(jìn)行交互式仿真分析[7].在數(shù)據(jù)的傳遞過程中，ADAMS的輸出變量為MATLAB控制系統(tǒng)的輸入變量，即懸架與車身連接處的速度與加速度為控制系統(tǒng)的輸入變量；MATLAB的輸出變量為ADAMS的輸入變量，即MATLAB控制的主動力變量U為ADAMS的輸入量.

主動懸架控制力U是一個(gè)可變的力，在本系統(tǒng)中，它是一個(gè)由模糊控制控制的實(shí)時(shí)可變力，它由VARVAL( )函數(shù)實(shí)現(xiàn)。通過函數(shù)把主動力與輸出的位移及加速度函數(shù)聯(lián)系起來.整車模型中建立的控制力函數(shù)為：

VARVAL(.model_1.zuoqianforce)

VARVAL(.model_1.youqianforce)

VARVAL(.model_1.zuohouforce)

VARVAL(.model_1.youhouforce)

協(xié)同兩軟件后，在MATLAB里調(diào)出整車模型ADAMS_sub，其為狀態(tài)變量方程，然后對其建立聯(lián)合仿真模型，如圖5所示.

圖5　整車主動懸架聯(lián)合模型

4 漂移仿真

漂移仿真時(shí)，用10s時(shí)間使車輛達(dá)到初始狀態(tài)，包括設(shè)定的初始轉(zhuǎn)向角、初始油門開度和初始速度.以線性增長的方式將轉(zhuǎn)向角增加到設(shè)定值，轉(zhuǎn)向期間為5s，方向盤角位移如圖6所示.汽車在橫向力的作用下將滑出原來的運(yùn)動軌跡，在仿真過程中整車漂移運(yùn)動軌跡如圖7所示.試驗(yàn)記錄了車身垂直加速度、車身側(cè)向加速度，橫擺角速度、側(cè)傾角加速度仿真結(jié)果分別如圖8～11所示.其中實(shí)線為被動懸架，虛線為主動懸架.對于計(jì)算結(jié)果采用均方根值進(jìn)行對比，均方根值公式如下：

(3)

將計(jì)算出的主被動懸架曲線分別帶入式(3)可計(jì)算出其對應(yīng)的均方根值.整車關(guān)鍵參數(shù)對比見表3.

表3性能均方根值對比表

性能指標(biāo)主動懸架被動懸架優(yōu)化比車身垂直加速度/mm·s-2120.6193325.069762.89%車身側(cè)向加速度/mm·s-23184.52523390.02146.06%車身橫擺角速度/(°)·s-10.42160.45387.10%車身側(cè)傾角加速度/(°)·s-24.29329.125552.95%

轉(zhuǎn)向盤角位移函數(shù)為

STEP( time , 0 , 0 , 8 , 0d )+STEP( time , 8 , 0 , 13 , 360d )

圖6　方向盤角位移圖

圖7　整車漂移運(yùn)動軌跡

圖8　車身垂直加速度

圖9　被動懸架車身側(cè)向加速度

圖10　被動懸架車身橫擺角速度

圖11　車身側(cè)傾角加速度

5 結(jié)束語

本文基于ADAMS與MATLAB軟件建立整車主動懸架的聯(lián)合仿真模型，并用模糊智能算法來控制車身與懸架之間的主動力，對整車進(jìn)行漂移仿真計(jì)算.通過分析可知：車身的垂直加速度、側(cè)向加速度、側(cè)傾角加速度與橫擺角速度都有很好的改善，尤其是垂直加速度與側(cè)傾角加速度改善明顯，性能分別提升62.89%、52.95%.

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(編輯：郝秀清)

Simulation research of the type of car drift based on fuzzy control of active suspension

WANG Xiao-peng1,2, LIU Jian-jun1, WU Long1,2

(1.School of Mechanical and Electronic Engineering, Sanming University, Sanming 365004, China;2. Engineering Research Center in Fujian Province University for Modern Mechanical Design and Manufacturing Technology, Sanming 365004, China)

Abstract:This paper has established simulational digital model of subcompact vehicle in the software of ADAMS，and deduced the joint velocity and acceleration between suspension system and car body. At the same time it established fuzzy control rules and the control model system using Matlab. Then drift motion simulation was calculated based on the combination of vehicle active suspension model of the vehicle. The results show that the active suspension in the process of the motion of the vehicle can effectively reduce the vertical acceleration and roll angle acceleration,and the performance was increased by 62.89%, and 52.95%.

Key words:active suspension; fuzzy control; co-simulation model

中圖分類號：U270.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-6197(2016)04-0033-04

作者簡介：王孝鵬，男，mrxp1984@sina.com

基金項(xiàng)目：福建省教育廳科技項(xiàng)目(JK2014048)

收稿日期：2015-04-24