鐘 欣
(重慶車輛檢測(cè)研究院有限公司,重慶 401122)
客車質(zhì)心高、輪距窄、行駛穩(wěn)定性較低,在緊急避讓或高速超車等行駛工況易發(fā)生側(cè)翻事故[1-2]。車輛預(yù)警防側(cè)翻控制系統(tǒng)能提前讓駕駛?cè)烁兄囕v未來(lái)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),在車輛趨于側(cè)翻時(shí)會(huì)產(chǎn)生力矩抑制車輛側(cè)傾,一定程度減緩駕駛?cè)瞬倏v或響應(yīng)滯后所帶來(lái)的影響,從而可以有效降低車輛側(cè)翻事故風(fēng)險(xiǎn)[3]。
為此,本文在車輛三自由度模型模型基礎(chǔ)上,聯(lián)合TruckSim 非線性整車模型設(shè)計(jì)了基于橫向動(dòng)態(tài)載荷轉(zhuǎn)移率客車預(yù)警防側(cè)翻系統(tǒng),并通過(guò)與角階躍工況下被動(dòng)懸架客車進(jìn)行比較,驗(yàn)證設(shè)計(jì)系統(tǒng)整體性能。
客車模型精度是決定側(cè)翻預(yù)警控制系統(tǒng)整體性能的關(guān)鍵因素,傳統(tǒng)三自由度模型忽略了懸架和車身垂向運(yùn)動(dòng)的影響,不能準(zhǔn)確反映客車側(cè)翻極限位置;而四自由度模型忽略了橫擺運(yùn)動(dòng),導(dǎo)致高速過(guò)彎時(shí)所反映的側(cè)翻特性與真實(shí)側(cè)翻特性存在偏差,間接影響了預(yù)警控制系統(tǒng)整體性能驗(yàn)證。本文客車模型選用TruckSim 非線性客車整車模型,只需修改車身結(jié)構(gòu)參數(shù),仿真精度高,其系統(tǒng)蘊(yùn)含多個(gè)變量I/O 口,可更好驗(yàn)證先期預(yù)警控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念??蛙囍饕獏?shù)見(jiàn)表1。
表1 客車主要參數(shù)
傳統(tǒng)側(cè)翻指標(biāo)主要以側(cè)向加速度和靜態(tài)橫向輪胎載荷轉(zhuǎn)移率為主,側(cè)向加速度對(duì)于不同車輛缺乏通用性,而靜態(tài)橫向輪胎載荷轉(zhuǎn)移率未考慮懸架側(cè)傾特性影響[4-5]??紤]到車輛實(shí)際行駛過(guò)程中,懸架側(cè)傾會(huì)直接影響橫向載荷轉(zhuǎn)移率,故本文采用動(dòng)態(tài)橫向載荷轉(zhuǎn)移率作為預(yù)警系統(tǒng)門限指標(biāo),其表達(dá)式由式(1)描述。
式中:T 為車輛輪距
車輛三自由度模型算法簡(jiǎn)單,實(shí)時(shí)性強(qiáng),故采用三自由度模型作為車輛模型作為評(píng)估輪胎載荷轉(zhuǎn)移率名義模型。根據(jù)達(dá)朗貝爾原理,車輛平衡方程可由式(2)描述:
式中:m 為整車質(zhì)量;Φ 為車輛側(cè)傾角;ψ 為車輛橫擺角;vy為側(cè)向車速;vx為縱向車速;Fyf為前輪側(cè)向力;Fyr為后輪側(cè)向力;ay為側(cè)向加速度;h 為質(zhì)心到側(cè)傾中心距離;a 為質(zhì)心至前軸距離;b 為質(zhì)心至后軸距離;kφ 為懸架阻尼剛度;c 為懸架阻尼系數(shù);Iz為車輛繞z 軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;Ir為車輛繞側(cè)傾軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。
圖2 預(yù)警算法流程圖
側(cè)翻預(yù)警算法通過(guò)TruckSim 輸出車輛行駛姿態(tài)參數(shù)至車輛名義模塊,再由名義模塊輸出未來(lái)各時(shí)刻的載荷轉(zhuǎn)移率結(jié)合預(yù)警系統(tǒng)規(guī)則進(jìn)行判斷,期間考慮到駕駛?cè)瞬倏v響應(yīng)具有遲滯,為保證車輛行駛安全,設(shè)置橫向載荷轉(zhuǎn)移率門限為0.8,預(yù)警時(shí)上限為2s,計(jì)算步長(zhǎng)為10ms,車輛預(yù)警流程見(jiàn)圖2。
傳統(tǒng)PID 控制策略結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性高,但自適應(yīng)能力較差。為使側(cè)翻預(yù)警系統(tǒng)能夠滿足復(fù)雜行駛工況變化,本文采用模糊控制對(duì)PID 控制參數(shù)實(shí)現(xiàn)自正定。PID 控制規(guī)律表達(dá)式由式(3)描述。
式中:e(t)為系統(tǒng)偏差信號(hào);Kp 為比例系數(shù);Ki 為積分系數(shù);Kd 為微分系數(shù)。
表2 △Kp 模糊控制規(guī)則表
表3 △Ki 模糊控制規(guī)則表
表4 △Kd 模糊控制規(guī)則表
模糊控制器輸入由動(dòng)態(tài)LTR 與期望LTR 差值及其變化率二維變量構(gòu)成,以Kp、Ki、Kd 修正量為輸出。輸入/輸出模糊論域變量設(shè)定為[-3,3],輸入量物理論域設(shè)定為[-1,1],[-25,25],輸出量物理論域分別為[-1750,1750],[-15,15],[-140,140]。模糊子集采用負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(NM)、正大(NB)7 個(gè)等級(jí)描述,具體控制規(guī)則設(shè)置見(jiàn)表2~表4,最后采用面積重心法實(shí)現(xiàn)解模糊化。
對(duì)模糊PID 控制器輸出的主動(dòng)懸架控制力進(jìn)行合理分配,實(shí)現(xiàn)客車防側(cè)翻控制。當(dāng)趨于左側(cè)側(cè)翻時(shí),左側(cè)主動(dòng)懸架應(yīng)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)推力抑制客車側(cè)傾運(yùn)動(dòng),其懸架控制力可由式(4)描述。同理右側(cè)側(cè)翻懸架控制力可由式(5)描述。
式中:Fd為所需懸架控制力;Fdij分別為各懸架控制力。
圖3 角階躍工況仿真結(jié)果
仿真工況設(shè)置為角階躍工況,客車初始車速為70km/h,駕駛?cè)嗽?s 位置開(kāi)始轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤,并在0.1s 內(nèi)實(shí)現(xiàn)方向盤角度由0deg-100deg 轉(zhuǎn)變且維持不變,仿真時(shí)長(zhǎng)為8s,步長(zhǎng)設(shè)置為0.001s。
圖3 示出客車角階躍工況下仿真結(jié)果,其中黑色實(shí)線和紅色虛線分別表示客車被動(dòng)懸架和模糊PID 主動(dòng)懸架控制結(jié)果,從圖中可以看出,無(wú)論是側(cè)傾角、側(cè)傾角速度、還是輪胎動(dòng)態(tài)橫向載荷轉(zhuǎn)移率曲線,采用模糊PID 主動(dòng)懸架控制車輛對(duì)應(yīng)峰值大小或穩(wěn)定時(shí)間均小于被動(dòng)懸架曲線,說(shuō)明采用模糊PID 控制策略的主動(dòng)懸架能夠有效改善客車側(cè)翻穩(wěn)定性。為進(jìn)一步說(shuō)明模糊PID 控制策略的優(yōu)越性,對(duì)角階躍工況下客車側(cè)傾角速度兩次波峰值對(duì)應(yīng)的側(cè)傾穩(wěn)定性參數(shù)進(jìn)行比較。
表5 客車側(cè)翻穩(wěn)定性參數(shù)值
從表5 可以看出,相較于被動(dòng)懸架,采用模糊PID 主動(dòng)懸架控制的客車其側(cè)傾角、側(cè)傾角速度、動(dòng)態(tài)橫向載荷轉(zhuǎn)移率分別降低了29.77%、10.44%、8.82%,進(jìn)一步說(shuō)明采用模糊PID 控制器的主動(dòng)懸架對(duì)于客車側(cè)翻的抑制十分有效。
(1)基于動(dòng)態(tài)橫向載荷轉(zhuǎn)移率指標(biāo)能夠良好反映客車側(cè)翻狀態(tài)。
(2)采用PID 模糊控制的預(yù)警防側(cè)翻系統(tǒng)能夠有效降低車輛側(cè)翻風(fēng)險(xiǎn),從而保障車輛行駛穩(wěn)定性。