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        空氣懸架自整定模糊PID控制策略研究

        2017-12-11 01:07:52趙振秀耿龍偉湯沛林鑫焱
        汽車實(shí)用技術(shù) 2017年22期
        關(guān)鍵詞:論域模糊控制懸架

        趙振秀,耿龍偉,湯沛,林鑫焱

        (鹽城工學(xué)院汽車工程學(xué)院,江蘇 鹽城 224001)

        空氣懸架自整定模糊PID控制策略研究

        趙振秀,耿龍偉,湯沛,林鑫焱

        (鹽城工學(xué)院汽車工程學(xué)院,江蘇 鹽城 224001)

        文章針對(duì)空氣懸架系統(tǒng),建立1/4汽車空氣懸架的數(shù)學(xué)模型,在Matlab/Simulink仿真系統(tǒng)中建立其物理模型并對(duì)其進(jìn)行仿真研究,以自整定模糊PID控制理論為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)自整定模糊PID控制器,建立空氣懸架的自整定模糊PID控制仿真模型,并對(duì)其進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明:文章提出的對(duì)空氣懸架系統(tǒng)施加自整定模糊PID控制可以有效改善懸架的各項(xiàng)性能。

        空氣懸架;自整定模糊PID;控制

        前言

        空氣懸架系統(tǒng)的工作機(jī)理是由空氣壓縮機(jī)通過濾清器將干凈清潔的空氣輸入到空氣彈簧的氣囊,進(jìn)而調(diào)節(jié)車身垂直高度和空氣彈簧的剛度。隨著模糊控制的迅速發(fā)展,模糊控制和許多控制方法都有結(jié)合。為了更好的改善汽車的綜合性能,單一的模糊控制已滿足不了要求,需在此基礎(chǔ)上相應(yīng)的改進(jìn)。本文從模糊控制與 PID 控制技術(shù)相結(jié)合的角度以空氣懸架為控制對(duì)象進(jìn)行分析和研究[1]。

        1 空氣懸架仿真模型的建立

        本文采用二自由度 1/4汽車空氣懸架模型[2],懸架模型如圖1所示。

        圖1 二自由度1/4汽車空氣懸架模型

        空氣彈簧會(huì)對(duì)簧載質(zhì)量產(chǎn)生一個(gè)支撐力Fp表示為:

        式中:ks-空氣彈簧的剛度,cs-懸架的阻尼,xs-簧載質(zhì)量位移,xt-非簧載質(zhì)量位移。

        利用牛頓第二定律可知:

        根據(jù)式(2)建立該模型的理想運(yùn)動(dòng)微分方程:

        式中:ms-簧載質(zhì)量,mt-非簧載質(zhì)量,kt-輪胎的徑向剛度,xr-路面激勵(lì)。

        具體的懸架參數(shù)定義如下表1所示:

        表1 1/4空氣懸架系統(tǒng)參數(shù)表

        1.1 路面輸入模型

        本文采用濾波白噪聲時(shí)域表達(dá)式作為路面輸入,即:

        式中:f0-下截止頻率,f0=0.1Hz;Gxr(n0)-路面不平度系數(shù);v-車速;w(t)-高斯白噪聲。

        設(shè)定車速20m/s,將B、C級(jí)路面作為測試路面輸入[3]。

        2 自整定模糊PID控制器設(shè)計(jì)

        2.1 確定模糊控制器結(jié)構(gòu)

        本文選取車身垂直方向的振動(dòng)加速度作為評(píng)價(jià)指標(biāo),選取車身垂直方向的振動(dòng)加速度e和車身垂直方向的振動(dòng)加速度變化率ec作為控制器的輸入量,給定車身垂直方向的振動(dòng)加速度初始值,通過模糊化、模糊推理、去模糊化、參數(shù)修正之后,最終輸出為PID控制的三個(gè)參數(shù)值△Kp、△Ki、△Kd,用于調(diào)整電磁閥的開閉程度,使空氣懸架的剛度隨之發(fā)生變化[4]。即:

        其中,△Kp’、△Ki’、△Kd’-PID 參數(shù)的初始值,△Kp、△Ki、△Kd-依據(jù)實(shí)際行駛時(shí)的車身垂直方向的e和ec由模糊推理得出的PID參數(shù)的自調(diào)整量。

        2.2 輸入輸出變量論域的選取

        設(shè)輸入誤差的基本論域?yàn)閇-e,e],輸入誤差變化率的基本論域?yàn)閇-ec,ec]。設(shè)輸入量的模糊論域?yàn)閇-n,-n+1,…,0,…n-1,n],輸入量誤差變化率的模糊論域?yàn)閇-m,-m+1,…0,…m-1,m],論域的選取是輸入論域 n≥6,輸出論域 m≥=6。本文選取n=m=6。

        由量化因子調(diào)整車身垂直方向的振動(dòng)加速度誤差變化及其變化率的加權(quán)程度,量化因子的定義為[5]:

        綜上所述:由被動(dòng)懸架試驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)所得,取e的基本論域?yàn)閇-0.7 0.7],ec的基本論域?yàn)閇-5 5],△Kp的基本論域?yàn)閇-6 6],△Ki的基本論域?yàn)閇-1 1],△Kd的基本論域?yàn)閇-100 100]。取輸入輸出的模糊論域均為{-6 6},輸入量化因子 Ke=7.8,Kec=1.2,輸出比例因子Up=1,Ui=0.167,Ud=16.67。初始值 Kp’=1,Ki’=53,Kd’=0.1。

        2.3 模糊變量的隸屬度函數(shù)

        本文輸入輸出模糊子集采用傳統(tǒng)的語言變量值 NB(負(fù)大),NM(負(fù)中),NS(負(fù)小),Z0(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)作為模糊子集來描述,均采用三角形函數(shù)(trimf )。

        2.4 模糊控制規(guī)則的建立

        自整定模糊PID控制規(guī)則的建立是該控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心,該控制系統(tǒng)的控制規(guī)則如下:

        ①當(dāng)|e|較大時(shí),為了加快響應(yīng)速度,取較大的△Kp;為避免超調(diào),將△Ki’取零值或較小值;為防止偏差瞬時(shí)變大,取較小的△Kd’。

        ②當(dāng)|e|和|ec|適中時(shí),為響應(yīng)超調(diào)較小,△Kp取較小,△Ki取適中,△Kd的取值對(duì)系統(tǒng)的影響較大,取值大小要適中,以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

        ③當(dāng)|e|較小,接近設(shè)定值時(shí),為了良好的穩(wěn)態(tài)性能,增大△Kp和△Ki的取值,同時(shí),為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)震蕩,|ec|較小時(shí),△Kd取值較大些;當(dāng)|ec|較大時(shí),△Kd取值較小些。

        ④當(dāng)e和ec方向一致時(shí),說明此時(shí)的誤差會(huì)趨于增大,△Kp應(yīng)增大,反之,則△Kp應(yīng)減小。

        根據(jù)上述要求,結(jié)合空氣懸架系統(tǒng)在行駛時(shí)的實(shí)際變化情況,由專家經(jīng)驗(yàn)得到的自整定模糊控制規(guī)則。

        3 自整定模糊PID控制系統(tǒng)模型仿真

        3.1 仿真模型建立

        本文模擬的主要是兩種行駛工況:車速72km/h的B級(jí)路面,車速50km/h的C 級(jí)路面。建立自整定模糊PID控制的空氣懸架系統(tǒng)Simulink仿真模型。

        3.2 仿真試驗(yàn)結(jié)果

        如圖2~圖4所示黑實(shí)線為被動(dòng)懸架的時(shí)域響應(yīng)曲線,藍(lán)虛線為施加控制后空氣懸架的時(shí)域響應(yīng)曲線。

        圖2 B級(jí)路面72km/h &C級(jí)路面50km/h垂直振動(dòng)加速度

        圖3 B級(jí)路面72km/h&C級(jí)路面50km/h懸架動(dòng)撓度

        圖4 B級(jí)路面72km/h&C級(jí)路面50km/h輪胎動(dòng)行程

        3.3 仿真結(jié)果分析

        表3 72km/h的B級(jí)路面加權(quán)均方根值性能對(duì)比

        表4 50km/h的C級(jí)路面加權(quán)均方根值性能對(duì)比

        4 結(jié)束語

        從上述仿真結(jié)果中的時(shí)域響應(yīng)曲線和均方根值及其優(yōu)化百分比可見:相對(duì)被動(dòng)的空氣懸架而言,車身垂直方向的振動(dòng)加速度、懸架動(dòng)擾度和輪胎動(dòng)行程這三個(gè)性能指標(biāo)在施加自整定模糊PID控制后的系統(tǒng)的響應(yīng)曲線均明顯趨于更加平穩(wěn),可見所采用的自整定模糊PID控制策略的控制效果很好,基本達(dá)到了衰減車身振動(dòng)效果的要求,滿足汽車行駛平順性、乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性的要求,優(yōu)化百分比加以說明了施加控制前后系統(tǒng)所得到的的優(yōu)化程度且性能得到了大幅度的改善。對(duì)于空氣懸架系統(tǒng)控制策略方向的研究具有一定的理論參考依據(jù)。

        [1] 孫夏娜.主動(dòng)懸架控制策略研究與仿真分析[D].湖南:湖南大學(xué),2008.

        [2] 閔運(yùn)東,洪家娣.半主動(dòng)空氣懸架最優(yōu)控制[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2008(04) :52-54.

        [3] 吳志成,陳思忠,楊林. 基于有理函數(shù)的路面不平度時(shí)域模型研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009,29(09):765-768.

        [4] Schatz M, Eberle T. Experimental study of steam wetness in a model steam turbine rig: presentation of results and comparison with computational fluid dynamics data[J]. PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART A-JOUR-NAL OF POWER AND ENERGY, 2014, 228(2): 129-142

        [5] 何二寶,杜群貴,馮元元.電控空氣懸架車身高度調(diào)節(jié)的模糊 PID控制[J].機(jī)床與液壓,2012,40(05):86-88.

        [6] 趙麗梅.半主動(dòng)空氣懸架模糊控制的仿真研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2010(03):59-60.

        The Self-tuning Fuzzy PID Control Strategy Research of Air Suspension

        Zhao Zhenxiu, Geng Longwei, Tang Pei, Lin Xinyan
        ( College of Automotive Engineering, Yancheng Institute of Technology, Jiangsu Yancheng 224001 )

        In view of the pneumatic suspension system, the mathematical model of 1/4 vehicle pneumatic suspension was established, its physical model was set up in Matlab/Simulink simulation system. Simulation research was done. based on the theory of PID control and self-tuning fuzzy PID control, the self-tuning fuzzy PID controller was designed. simulation model of the air suspension with self-tuning fuzzy PID control was established. The corresponding simulation and analysis research was done. The result showed that the proposed self-tuning fuzzy PID control using on suspension system effectively improved the performance of air suspension.

        Air suspension; self-tuning fuzzy PID; control

        U463.9

        A

        1671-7988(2017)22-121-03

        10.16638 /j.cnki.1671-7988.2017.22.044

        趙振秀,碩士,助教,就職于鹽城工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,研究方向:模具設(shè)計(jì)。

        CLC NO.:U463.9

        A

        1671-7988(2017)22-121-03

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