湯建新,張騰,牛賽賽
(浙江吉利新能源商用車(chē)有限公司,浙江 杭州 311228)
懸架系統(tǒng)是車(chē)輛行駛系統(tǒng)中一個(gè)重要組成部分,懸架系統(tǒng)的好壞決定了車(chē)輛行駛平順性的優(yōu)劣。國(guó)外對(duì)空氣懸架系統(tǒng)的控制模式及控制策略做了大量的研究,從被動(dòng)式到半主動(dòng)式再到慢主動(dòng)式、全主動(dòng)式[1]。國(guó)內(nèi)對(duì)空氣懸架的研究已有幾十年,在這幾十年中不少的專(zhuān)家學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)取得了一定的成績(jī)[2-3]。懸架減振包括被動(dòng)控制、主動(dòng)控制,以及半主動(dòng)控制方式等[4]。被動(dòng)懸架對(duì)外界的擾動(dòng)被動(dòng)的做出響應(yīng),減振效果不好,因此主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)成為車(chē)輛懸架系統(tǒng)性能優(yōu)化的最佳方案。在主動(dòng)懸架中,半主動(dòng)空氣懸架有著結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、能耗低、成本小等優(yōu)勢(shì),因此許多學(xué)者更加注重半主動(dòng)空氣懸架系統(tǒng)的研究。
在實(shí)際控制操作中,對(duì)于一些控制對(duì)象比較復(fù)雜的操作,往往適合用PID控制技術(shù)[5]。PID 控制因其控制結(jié)構(gòu)和算法簡(jiǎn)單,適用對(duì)象廣,魯棒性強(qiáng),控制效果好,已成為工業(yè)控制應(yīng)用中最廣泛的一種控制策略[6]。使用合適的方法對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行整定,是實(shí)現(xiàn)PID控制的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法,如經(jīng)驗(yàn)試湊法、Ziegle-Nichols法及理論設(shè)計(jì)法等,具有很大的盲目性,很難通過(guò)整定得出較好的參數(shù),也難以使得多個(gè)目標(biāo)協(xié)調(diào)和使系統(tǒng)性能達(dá)到最佳[7]。因此,參數(shù)整定問(wèn)題成為PID控制的半主動(dòng)空氣彈簧懸架研究的難題。
本文主要針對(duì)半主動(dòng)懸架聯(lián)合仿真中PID參數(shù)難以整定的問(wèn)題進(jìn)行探究,先對(duì)空氣彈簧懸架動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行分析,演化出模型的傳遞函數(shù),再通過(guò)遺傳算法對(duì)PID三個(gè)參數(shù)進(jìn)行整定,將整定后的結(jié)果輸入到懸架的聯(lián)合仿真模型中,經(jīng)過(guò)聯(lián)合仿真,可以驗(yàn)證本文所采取的PID參數(shù)整定的策略是有效的。
根據(jù)調(diào)整方式的不同,半主動(dòng)懸架又可分為兩種:剛度可變式和阻尼可變式的半主動(dòng)懸架[8],如圖 1所示的二自由度1/4整車(chē)半主動(dòng)懸架動(dòng)力學(xué)簡(jiǎn)化模型。
圖1 半主動(dòng)懸架模型
本文建立的力學(xué)模型是以上圖右邊阻尼可調(diào)式為原型,為了仿真與分析的方便,將可變阻尼部分用一個(gè)固定阻尼 c和一定范圍內(nèi)可變力F代替。
對(duì)簧載質(zhì)量m2:
對(duì)非簧載質(zhì)量m1:
面激勵(lì)采用的是濾波高斯白噪聲:
對(duì)式(1)~(3)整理后進(jìn)行拉氏變換,可以推導(dǎo)出二自由度 1/4 整車(chē)半主動(dòng)懸架系統(tǒng)以路面垂直速度為輸入,以車(chē)身垂直加速度、懸架動(dòng)行程(z2-z1)和輪胎動(dòng)變形(z1-z0)為輸出的傳遞函數(shù)。其中變力F即為PID的輸出,對(duì)于傳遞函數(shù)來(lái)說(shuō)屬于外部輸入,因此在拉氏變換時(shí)F作0處理,即:
建立1/4整車(chē)雙橫臂式前獨(dú)立懸架實(shí)體模型,如圖2所示。模型主要有主銷(xiāo)、上橫臂、下橫臂、拉臂、轉(zhuǎn)向拉桿、轉(zhuǎn)向節(jié)、車(chē)輪、車(chē)身和測(cè)試平臺(tái)等組成,其中約束副包括 4個(gè)固定副,4個(gè)球副,2個(gè)旋轉(zhuǎn)副,1個(gè)移動(dòng)副,1個(gè)點(diǎn)面副。其自由度的計(jì)算公式:
式中:n-系統(tǒng)的部件數(shù)目(包括地面)
ni-系統(tǒng)內(nèi)部各約束所限制的自由度數(shù)目
二個(gè)豎直方向的自由度,保證模型只在豎直方向上運(yùn)動(dòng)。
圖2 雙橫臂式前獨(dú)立懸架實(shí)體模型
將圖2的復(fù)雜系統(tǒng)簡(jiǎn)化為一個(gè)彈簧阻尼系統(tǒng),排除橫擺振動(dòng)、側(cè)傾振動(dòng)及其他一些干擾振動(dòng),只研究豎直方向的振動(dòng)。以某貨車(chē)為參考對(duì)象,以彈簧阻尼器代替輪胎[9],表 1為某貨車(chē)懸架和輪胎部分參數(shù)表。
表1 某貨車(chē)懸架和輪胎部分參數(shù)
PID 控制原理即比例-積分-微分調(diào)節(jié)[10]。根據(jù)偏差變化調(diào)節(jié)控制量,偏差增大,控制量也增大,這是比例環(huán)節(jié)的作用;由于偏差一直存在,將其累加起來(lái),加大控制量以消除偏差,這是積分環(huán)節(jié)的作用;微分環(huán)節(jié)起到預(yù)估作用,避免偏差振蕩[11]。其控制原理如圖3所示。
圖3 PID控制器模型圖
PID控制規(guī)律為:
式中 e(t)表示偏差差值,KP表示比例控制系數(shù);Ti表示積分時(shí)間常數(shù);Td表示微分時(shí)間常數(shù)。
在所建立的半主動(dòng)懸架動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,經(jīng)拉氏變換得到了仿真模型的傳遞函數(shù),依次用遺傳算法對(duì)各傳遞函數(shù)進(jìn)行PID參數(shù)整定。遺傳算法進(jìn)行參數(shù)整定的流程如圖4所示。
圖4 遺傳算法的基本程序
1)產(chǎn)生初始種群:由于遺傳算法不能直接處理問(wèn)題空間的參數(shù),先對(duì)參數(shù)進(jìn)行編碼,本文采用的是二進(jìn)制編碼,二進(jìn)制編碼有助于后面的遺傳操作,編碼后隨機(jī)產(chǎn)生30個(gè)初始群體。
2)賦值:將種群中每個(gè)個(gè)體依次賦值給 PID 控制器的三個(gè)參數(shù)。
表2 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)與結(jié)果
3)種群中各個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值評(píng)價(jià)檢測(cè):適應(yīng)度函數(shù)值表明個(gè)體的優(yōu)劣性。評(píng)價(jià)懸架系統(tǒng)的性能指標(biāo)為車(chē)身加速度、懸架動(dòng)行程(z2-z1)和輪胎動(dòng)位移(z1-z0)。根據(jù)評(píng)價(jià)的三個(gè)指標(biāo),設(shè)定各傳遞函數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),如表2所示,其中rms表示均方根值。
種群中所有個(gè)體由式min L計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值,判斷其是否滿足遺傳算法的終止條件,若滿足,停止算法;若不滿足,繼續(xù)第二步。
4)遺傳操作:應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行復(fù)制、交叉和變異操作,產(chǎn)生新種群,新種群再進(jìn)行上一代的操作,如此迭代100代,逐漸縮小尋優(yōu)的范圍。其中交叉的概率Pc設(shè)為0.9,變異的概率Pm設(shè)為0.1。
5)算法結(jié)束:得到最優(yōu)解后,解碼,輸出各傳遞函數(shù)的最優(yōu)解。
這三個(gè)傳遞函數(shù)依次進(jìn)行尋優(yōu),由表2可以看出,傳遞函數(shù) G1(s)和 G2(s)的 PID參數(shù)整定后的結(jié)果接近,與G3(s)有一定的差異,本文的被控對(duì)象主要是對(duì)簧載質(zhì)量與非簧載質(zhì)量之間的控制,因此,只取前兩組數(shù)據(jù)的平均值作為簡(jiǎn)化模型聯(lián)合仿真的參數(shù),分別為Kp=9.8115,Ki=9.4051,Kd=7.4842。
本文選擇B級(jí)路面,取f0=0.01Hz,設(shè)定車(chē)速為v=50m/s,查表可得 G0=64×10-6m2/m-1,令,,經(jīng)過(guò)計(jì)算 K1=0.3553, K2=0.0628。在 Matlab/Simulink環(huán)境中建立隨機(jī)路面仿真模型,如圖5所示。
圖5 隨機(jī)路面仿真模型
首先在仿真軟件中建立 5 個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)變量,通過(guò)定義控制力和路面激勵(lì)為仿真軟件和控制器的接口輸入變量,車(chē)身垂直加速度、懸架動(dòng)行程和輪胎動(dòng)位移為其輸出變量。定義完成輸入輸出變量后,將控制器模型、路面模型與仿真模塊相連接,進(jìn)行聯(lián)合仿真時(shí)間為10s,聯(lián)合仿真模型如圖6所示。
圖6 聯(lián)合仿真模型
為了減少誤差和避免重復(fù)操作,在聯(lián)合仿真模型中增加了增益模塊。當(dāng)設(shè)置為0時(shí),是不加控制的被動(dòng)控制;當(dāng)設(shè)置為1時(shí),是加了PID控制的半主動(dòng)控制,在實(shí)行半主動(dòng)控制時(shí),先將遺傳算法整定的PID參數(shù)輸入。圖7~圖9是仿真結(jié)果對(duì)比圖,與被動(dòng)控制相比,本文采用的優(yōu)化PID控制使車(chē)身垂直加速度、懸架動(dòng)行程和輪胎動(dòng)位移分別優(yōu)化了19.52%、23.09%、9.65%,如表3所示。
圖7 車(chē)身垂直加速度響應(yīng)曲線對(duì)比
圖8 懸架動(dòng)行程響應(yīng)曲線對(duì)比
圖9 輪胎動(dòng)位移響應(yīng)曲線對(duì)比
表3 曲線參數(shù)優(yōu)化對(duì)比
1)從簡(jiǎn)化懸架系統(tǒng)的聯(lián)合仿真結(jié)果可以看出,遺傳算法整定的參數(shù)對(duì)PID控制器是起作用的,證明本文設(shè)計(jì)的參數(shù)整定方法是有效的。遺傳算法的應(yīng)用提高了半主動(dòng)空氣彈簧懸架在聯(lián)合仿真中PID參數(shù)整定的效率。
2)通過(guò) PID控制與被動(dòng)控制圖像的對(duì)比可以看出,采用優(yōu)化后的PID控制能使車(chē)身垂直加速度和懸架動(dòng)行程均方根值顯著降低,提高了車(chē)輛行駛的平順性。
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