基于SOA-LQR控制的电控空气悬架系统.pdf
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1、湖北汽车工业学院学报Journal of Hubei University of Automotive Technology第 37 卷第 2 期2023 年 6 月Vol.37 No.2Jun.2023doi:10.3969/j.issn.1008-5483.2023.02.002基于SOA-LQR控制的电控空气悬架系统郑爽,范例(安徽理工大学 机械工程学院,安徽 淮南 232001)摘 要:为研究电控空气悬架系统(ECAS)的控制策略,基于MATLAB/Simulink平台搭建了空气悬架模型,以白噪声路面作为系统输入,采用LQR最优控制器实现悬架力的输出,并以人群搜索算法作为控制器优化方式
2、,完成对空气悬架LQR控制器中所包含的主要指标权重数据优化,仿真结果表明,优化后的LQR控制系统对于ECAS的性能提升具有较好效果,其中簧上质量垂直加速度、动挠度瞬态响应峰值相较无控制状态分别减小了45.84%和39.07%,均方根值则分别减小了54.98%和35.4%,整车平顺性得到较大改善。关键词:电控空气悬架;LQR;人群搜索算法;平顺性中图分类号:U461.6文献标识码:A文章编号:1008-5483(2023)02-0007-06Electronically Controlled Air Suspension SystemBased on SOA-LQR ControlZheng S
3、huang,Fan Li(College of Mechanical Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China)Abstract:In order to study the control strategy of the electronically controlled air suspension system(ECAS),an air suspension model was built based on the MATLAB/Simulink platform.The whit
4、e noiseroad surface was used as the system input,and the LQR optimal controller was used to output the suspension force.The seeker optimization algorithm(SOA)was used to optimize the controller and themain index weight data contained in the air suspension LQR controller.The simulation results show t
5、hatthe optimized LQR control system can better improve the performance of ECAS.Compared with thoseunder the uncontrolled state,the vertical acceleration of the sprung mass and the transient responsepeak of dynamic deflection are reduced by 45.84%and 39.07%,respectively.In addition,the root-mean-squa
6、re values are reduced by 54.98%and 35.4%,respectively,and the vehicle s ride comfort isgreatly improved.Key words:electronicallycontrolledairsuspension;LQR;seekeroptimizationalgorithm;ridecomfort收稿日期:2022-11-09;修回日期:2023-03-10基金项目:安徽理工大学青年教师科学研究基金(QN2019117)第一作者:郑爽(1990-),女,硕士,助教,从事汽车动力学方面的研究。E-mail
7、:zs_电子控制空气悬架系统能够改变空气弹簧刚度和减振器阻尼,实现悬架的高度改变、软硬调节等,因此获得人们的青睐1-2。作为电控核心的控制系统,其性能的优劣决定了该悬架系统性能的好坏。对此,国内外学者展开了关于空气悬架的研究。文献 3 设计了一种空气悬架滑模变控制器,选取的参考跟踪模型为理想的混合天地棚控制器。文献 4 提出了一种考虑参数不确性的带附加2023年6月湖北汽车工业学院学报气室空气悬架的半主动鲁棒控制方法。文献 5 实现了4种不同的空气悬架阻尼工作模式,采用模糊控制逻辑设计了悬架阻尼多模式切换控制策略。文献 6 采用了模糊滑模backstepping控制,提高了半主动空气悬架的舒适
8、性和安全性。文献 7 改良了磁流变阻尼器的双曲正切模型,基于模糊滑模变结构展开了空气悬架控制策略研究。文献 8 提出运用粒子群算法对空气悬架PID控制器参数进行整定从而提高PID控制器设计效率。文献 9 设计了一种电控空气悬架模糊滑模控制器(FSMC),提高了车辆高度调节的控制精度,降低了车身侧倾角和俯仰角的峰值。文献 10 提出了一种电控主动空气悬架同步控制策略,将俯仰角和侧倾角调整到接近0的区间,具有较好的鲁棒性。综上,针对电控空气悬架控制策略的相关研究已取得众多成果,但大多空气悬架采用单一控制器,或联合现代控制算法求取传统控制器的控制参数,实现控制器效率与有效性的优化设计,对于控制对象的
9、性能状态对整车平顺性的相关影响研究不足。因此文中在MATLAB半主动空气悬架仿真环境系统中设计搭建了基于人群搜索算法(seeker optimization algorithm,SOA)的LQR控制器,对悬架系统性能目标权重及整车平顺性能进一步分析与优化。1模型建立1.1 路面输入以路面功率谱作为仿真建模的输入条件,模拟路面的起伏状况。路面功率谱密度Gq(n)的表示可参考国际标准化协会的“路面不平度表示方法草案”,拟合公式为11Gq()n=Gq()n0()nn-10-w(1)式中:Gq(n0)为在n0参考空间频率下的路面谱值,通常称为路面不平度系数,单位为m3;w代表着频率指数,取值为2;n为
10、空间频率,单位为m-1;n0为空间频率,取0.1 m-1。汽车以某车速行驶,以时间频率f为输入:f=vxn(2)得到Gq()f与Gq()n:Gq()f=Gq()n v-1x(3)将式(1)(2)代入式(3)得到:Gq()f=Gq()n0n20vxf-2(4)时间频率垂直速度为q(t)=dq(t)/dt(5)将q(t)的谱密度表示为Gq()f=42Gq()n0n20vx(6)Gq()f在整个频率范围内是常数,因此,路面速度输入为白噪声,且不随频率变化:zg=w()t(7)若路面不平度可以表示为式(6),则车轮受到路面的激励为滤波白噪声12,可表示为zg()t=-2f0zg()t+2G0vxw()
11、t(8)式中:f0为下截止频率;zg()t为路面输入激励;vx为汽车纵向速度;G0为路面不平度系数;w(t)为Gauss白噪声。1.2 ECAS系统文中研究的电控空气悬架系统(electronicallycontrolled air suspension system,ECAS)主要结构如图1所示13,是一体式结构,分为膜式空气弹簧和电磁阀式减振器2个部分,固定于车身与车轮,承担减振作用。空气弹簧减振器图1 电控空气悬架结构示意图电磁阀式减振器阻尼值由节流孔的开启大小决定,悬架电控机构通过调节节流阀输入电流实现节流孔大小的精确控制,节流口开度增加,减振器的阻尼减小,反之亦然。为进一步掌握电控空
12、气悬架控制机理,以台架振动试验方式采集空气悬架控制电流与减振器阻尼力之间的实验数据,悬架负载质量为400 kg,空气弹簧充气压力为400 kPa,轮胎气压设为250 kPa。试验现场如图2所示,采集到的试验数据如图3所示。图2 1/4空气悬架测试试验平台 8第37卷 第2期分析图3可知,悬架阻尼力的大小与设定的控制电流及输入的运动速度大小有关,速度增加阻尼增加,控制电流增加则阻尼减小。图3中数据可由多项式曲线拟合形成数学表达形式:Fc=1i4+2i3+3i2+4i+5(9)式中:Fc为不同条件下悬架输出的阻尼力;i为输入的电流参数;1、2、3、4、5为拟合参数,当运动速度为0.5ms-1时,1
13、、2、3、4、5分别为8424、-24800、22 550、-3512、1693。为更清晰表达阻尼力变化关系,进一步将速度作为拟合要素,利用MATLAB Interpolant进行数据拟合并获得三维拟合及数据对比结果,如图4所示。各数据拟合方差和为2.53610-24。6420-2阻尼力/kN电流/A速度/(ms-1)1 0.50-1.5-1-0.500.511.5图4 阻尼力拟合关系及试验数据对比1.3 ECAS系统模型文中研究对象为ECAS的悬架性能,以反映悬架振动特性最简单直接的二自由度ECAS系统作为仿真实验的载体,展开不平路面下的振动仿真与控制特性研究14。悬架的结构原理如图5所示。
14、由牛顿定理得到振动系统在垂直方向上的运动方程为mszs=ks(zu-zs)+cs(zu-zs)+Fcmuzu=kt(zg-zu)-ks(zu-zs)-cs(zu-zs)-Fc(10)式中:kt为轮胎刚度;cs为悬架不变阻尼系数;ks为悬架刚度;mu为非悬挂质量;ms为悬挂质量;zg为路面垂向位移输入;zs为簧上质量垂直位移;zu为簧下质量垂直位移。设ECAS动挠度为zsu=zs-zu(11)轮胎动变形为zgu=zg-zu(12)zsu、zgu与簧上及簧下质量垂直速度zs、zu为表达悬架系统的状态参数,即x=zsuzszguzu(13)则空气悬架系统状态方程式为15x=Ax+Bu+GwA=010
15、-1-ksm-1s-csm-1s0csm-1s000-1ksm-1ucsm-1uktm-1u-csm-1uB=0m-1s0-m-1uT,u=FcG=0010T,w=zg(14)以式(15)作为轮胎动载荷的表达:ft=ktzgu(15)ft与zs、zsu作为输出变量来表达系统整体的状态:y=zszsuftT(16)进一步得到空气悬架系统状态方程为y=Cx+Du,D=m-1s00TC=-ksm-1s-csm-1s0csm-1s100000kt0(17)在 MATLAB/Simulink 环境中搭建 ECAS 系统模型,结构如图6所示。mszszuzgktksFccs图5 空气悬架系统动力学模型64
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