摘要：研究車輛主動空氣懸架的控制問題，在車輛主動空氣懸的常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊推理對常規(guī)PID控削器進(jìn)行參數(shù)在線修訂，設(shè)計了基于單輪車輛主動空氣懸架的Fuzzy-PID控制器，并對Fuzzy-PID控制的單輪車輛主動空氣懸架進(jìn)行Matlab建模和仿真試驗。仿真結(jié)果表明，與車輛被動空氣懸架、常規(guī)PID控制的車輛主動空氣懸架相比，F(xiàn)uzzy-PID控制的車輛主動空氣懸架可大大降低車身加速度和懸架動行程，提高車輛乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性，具有良好的魯棒性，從而驗證了Fuzzy-PID控制器的有效性和實用性。
關(guān)鍵詞：車輛工程；汽車行駛平版性；模糊控制；Fuzzy-PID控制器；主動懸架

    隨著高速公路的日益發(fā)展，人們對汽車高速行駛時平順性和安全性的要求越來越高。良好的車輛懸架系統(tǒng)可以有效地降低由于路面不規(guī)則激勵造成過大車體加速度，使車輛具有良好的行駛平順性和安全性。自主動懸架的概念提出以來，人們已經(jīng)探求用各種控制理論算法設(shè)計主動懸架控制器。研究其在提高設(shè)計主動懸架中的應(yīng)用效果。
    模糊邏輯基于人類模糊思維這一抽象機(jī)理，它強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)是應(yīng)用的簡單和方便。自20世紀(jì)60年代，模糊數(shù)學(xué)的建立為模糊推理系統(tǒng)尤其是模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。目前，模糊推理系統(tǒng)已成功應(yīng)用于自動控制、數(shù)據(jù)分類、決策分析、專家系統(tǒng)以及計算機(jī)視覺系統(tǒng)之中。
    本文研究車輛主動空氣懸架的控制問題，在車輛主動空氣懸的常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊推理對常規(guī)PID控制器進(jìn)行參數(shù)在線修訂，控制策略融合了PID控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計了基于單輪車輛主動空氣懸架的Fuzzy—PID控制器，并對Fuzzy—PID控制的單輪車輛主動空氣懸架進(jìn)行Matlab建模和仿真試驗。仿真結(jié)果表明，與車輛被動空氣懸架、常規(guī)PID控制的車輛主動空氣懸架相比，F(xiàn)uzzy—PID控制的車輛主動空氣懸架可大大降低車身加速度和懸架動行程，提高車輛乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性，具有良好的魯棒性，從而驗證了Fuzzy—PID控制器的有效性和實用性。

1 單輪車輛主動懸架和路面激勵
    設(shè)計車輛懸架系統(tǒng)時，可把單輪車輛主動懸架模型(即單輪車輛模型)簡化成一個彈簧-阻尼系統(tǒng)，該系統(tǒng)的力學(xué)模型如圖1所示。

    單輪車輛主動懸架的數(shù)學(xué)模型為：
   
    式中，m1為車身質(zhì)量，m2為懸架質(zhì)量，x1為車身垂直位移，X2為懸架垂直位移，U為路面激勵，k1和k2為彈簧胡克系數(shù)，b1和b2為阻尼系數(shù)。
    路面不平度隨機(jī)激勵為：
   
    式(3)中：no為參考空間頻率，Gq(no)為參考空間頻率下的路面功率譜密度，w(t)為白噪聲。

2 Fuzzy-PID控制器設(shè)計
2．1 設(shè)計思想
    以車身垂直速度與其期望值的差值e及差值變化率ec作為控制器的輸入量，根據(jù)實際需要的PID控制參數(shù)Kp、Ki、Kd相對于e和ec的模糊關(guān)系來確定模糊規(guī)則，通過在原來的單純的PID控制器上加入模糊推理器，組成Fuzzy-PID控制器可以對參數(shù)進(jìn)行在線修正，使系統(tǒng)的動態(tài)特性明顯提高，并且顯著的提高了系統(tǒng)的抗干擾能力和魯棒性，同時可以減少調(diào)節(jié)的時間。Fuzzy-PID控制器的原理框圖如圖2所示。

    該系統(tǒng)實現(xiàn)PID參數(shù)在線自調(diào)整的計算公式為：
   
    式中：KP、KI、KD為控制器的最終控制參數(shù)，Kp、Ki、Kd為常規(guī)PID控制器參數(shù)，kp、ki、kd為模糊推理器的修正參數(shù)。
2．2 模糊推理器及模糊規(guī)則的建立
    模糊推理需要3個步驟：模糊化、模糊推理判斷和解模糊化。模糊化過程將實際的輸入量轉(zhuǎn)化為模糊量，經(jīng)過基于模糊規(guī)則的模糊推理和判斷，最終將模糊量轉(zhuǎn)化為真實量，完成解模糊化的過程，這也是模糊控制器的工作原理及核心。
    本文模糊推理器采用雙輸入、三輸出形式，控制器類型選為Mamdani型，解模糊規(guī)則選擇為Centmid法，輸入輸出隸屬函數(shù)均選擇為trimf形式。選取輸入變量e和ec及輸出變量kp的論域均為(-6，6)，模糊子集定義為{NB NM NS O PS PM PB}，選取輸出變量ki和kd，ki和kd只取正值，論域為(-3，3)，模糊子集為{O PS PM PB}。通過閉環(huán)運(yùn)行及模擬，觀察系統(tǒng)響應(yīng)曲線，分析得到控制器參數(shù)kp、ki、kd對系統(tǒng)的實際影響，結(jié)合PID控制器參數(shù)整定理論，來確定最終的模糊規(guī)則，具體如表1所示。

    1)|e|較大時，為盡快消除偏差，提高相應(yīng)速度，kp應(yīng)取較大值，ki取0；|e|較小時，為繼續(xù)消除偏差，并防止超調(diào)過大，kp取值應(yīng)減小，同時ki取小值。
    2)e·ec<0時，被控量朝著接近給定值的方向變化，若|e|較大，此時kp取中等或小值，ki取中等值，kd取0，以加快控制的動態(tài)過程。
    3)|e|的大小表示的變化速率，|e|隨的增大，kp應(yīng)減小。
2．3 Fuzzy-PID控制器
    模糊推理器結(jié)合常規(guī)PID控制器組成Fuzzy—PID控制器，將單輪懸架子系統(tǒng)、路面隨機(jī)激勵子系統(tǒng)和Fuzzy-PID控制器進(jìn)行組合，得到整個仿真系統(tǒng)的Simulink模型如圖3所示。

3 仿真試驗
    Simulink搭建的模型中，車身質(zhì)量m1=2 500 kg，懸架質(zhì)量m2=320 kg，懸架彈簧的彈性系數(shù)k1=80 000 N／m，阻尼系數(shù)b1=350 Ns／m，模擬輪胎的彈簧彈性系數(shù)k2=500 000 N／m，阻尼系數(shù)k2=15 020 Ns／m，假定汽車在B級路面上，以20 m／s的速度行駛。分別對采用常規(guī)PID控制的主動懸架和采用Fuzzy—PID控制的主動懸架的進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

3．1 結(jié)果分析
    仿真結(jié)果表明采用PID控制器的主動懸架可以改善汽車的行駛平順性，而當(dāng)采用Fuzzy—PID控制器時，控制效果可以進(jìn)一步提高。采用Fuzzy—PID控制的主動懸架，無論是車身的速度還是加速度均比被動懸架和采用常規(guī)PID控制的主動懸架有很大降低，優(yōu)勢十分明顯。
 
4 結(jié)束語
    本文研究車輛主動空氣懸架的控制問題，在車輛主動空氣懸的常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊推理對常規(guī)PID控制器進(jìn)行參數(shù)在線修訂，設(shè)計了基于單輪車輛主動空氣懸架的Fuzzy-PID控制器，并對Fuzzy-PID控制的單輪車輛主動空氣懸架進(jìn)行Matlab建模和仿真試驗。仿真結(jié)果表明，與車輛被動空氣懸架、常規(guī)PID控制的車輛主動空氣懸架相比，F(xiàn)uzzy—PID控制的車輛主動空氣懸架可大大降低車身加速度和懸架動行程，提高車輛乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性，具有良好的魯棒性，從而驗證了Fuzzy—PID控制器的有效性和實用性。