毕业论文-汽车主动悬架模糊控制系统Simulink建模及仿真(12页).doc

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1、-毕业论文-汽车主动悬架模糊控制系统Simulink建模及仿真-第 XII 页 汽车主动悬架模糊控制系统Simulink建模及仿真作者：杨谋成 指导老师:宋宇安徽农业大学工学院 11车辆工程 合肥230036目录1 引言2 1.1 国内外研究情况22 汽车主动悬架的建模3 2.1 主动悬架14模型33 14汽车主动悬架系统模型的模糊控制4 3.1 模糊控制策略简介5 3.2 输入输出变量模糊子集7 3.3 模糊控制规则7 3.4 糊控制器在matlab里实现的步骤84 Simulink建模及分析9 4.1 系统模型的建立9 4.2 仿真结果及分析115 总结13致谢14参考文献14摘要 汽车悬

2、架对汽车的稳定性，平顺性，和安全性的影响都很大。车辆悬架对车身垂直振动加速度的影响是汽车悬架研发的一个重要方面。汽车主动悬架可以主动按照车辆的当前的行驶状况和激励大小做出各类回响反映，使悬挂始终处于最好的工况中。在matlab我们可以很方便的建立悬架的模型并对其进行仿真实验，通过实验我们可以研究各种悬架以及发现在不同的道路状况下哪一种悬架更加具有最适的性能，综上所述利用matlabj进行仿真研究找到一种方式为车辆提供优良的机能是主动悬架研究的重点使命。关键词：主动悬架 模糊控制 仿真 建模1 引言 当代汽车的组成部分中最重要的就是汽车悬架，因为汽车车身与车轴的连接全靠汽车悬架。汽车车轮和车架之

3、间的所有力和力矩都是由汽车悬架来传递作，这是汽车悬架的作用之一，另外汽车悬架还能是的路面传给车架的冲击力降低，并且使得由地面冲击力所引发的承载体系的振动降到最低，确保了汽车在行驶过程中的的平顺性和汽车车轮在道路不平和装载质量变化时保持良好的运动状态以及确保驾驶员在汽车行驶时能够稳定的操纵，使汽车获得更高的行驶速度。出于这个原因，我们如果想要调整汽车悬架中各种各样的参考数值来将汽车行驶过程中的振动降低到最低限度以此使得车辆的各种性能都变的更好，那么研究和分析车辆振动是最好的方式。因而，我们提高汽车的整体机能的最基础问题就是主动悬架技术的研究与开发。主动悬架控制的设计理论就可以用我们所研究得出的结

4、果，这样我们就能够有效地提高驾乘舒适性和汽车的操作稳定性，以更好地让乘客对于汽车的舒适性和安全性感到满意，所以汽车主动悬架给了我们一个更清晰的研究方向在改良总体车辆性能方面1。本课题采用了模糊控制的方法并且汽车悬架的性能评价指标采用车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷这三项，在Simulink的仿真情境中对二自由度1/4车体主动悬架的数学模型，施行一系列仿真，并进行比较，以获得预期目标。国内外研究情况 当下，所有的汽车研发人员都有着共同的看法：主动悬架的研究主要在于模糊控制程序的开发和实际操作两方面。开发出一种灵敏度高，性能稳定，可靠，成本低以及低功耗的致动器是所有研发作动器研究员的最终目标。主

5、动悬架控制策略是经典控制理论，当代控制理论和智能车辆动力学理论优秀结合的精华所在。随着时代的发展，对汽车主动悬架的研究也越来越热门，很多专门从事汽车研发行业的研究员们将工作重心转移到主动悬架控制理论上，并进行了大量的物理实验2。例如从事研究汽车主动悬架很多年的美国加州大学的教授汤蒲森以及普林斯顿的克莱尔教授，他们分别在最优控制理论研究以及预瞄控制理论方面都都有很大的建树，结构变化控制理论的拓展离不开英国教授卡努浦勤奋努力的研究3。扎德教授受到广泛尊重学术是因为模糊控制的研究和开发。说完国外我们再来看看国内有什么成果，国内对汽车悬架钻研的时间比较短暂，是从上个世纪九十年代才开始研究与讨论的。并且

6、，由于国家科学技术水平，生产的需要，研究条件等各种约束条件下，研究进展与发现与其他国家相比，还有很大差距，国内专家在车辆主动悬挂上的成就难以与国外相比。当前，对汽车主动悬架进行了一些理论控制和实物试验等方面研发的有浙大的朱善安教授，清华大学的舒庆教授等人。就现在来看，国内许多汽车研究人员喜欢利用Matlab软件及Simulink建模仿真的方法对主动悬架系统作研究开发，例如北理工大学的章一鸣教授在上述两个软件的利用方面有着独特的见解和实际操作经验。如郝雪玲采用Matlab / Simulink软件进行了1/4二自由度的主动悬架系统的模拟仿真和实车测试车辆悬挂的具体条件4-5。由于车辆模型自由度较

7、多，影操控稳定性和驾乘舒适性的因素很多，所以用Matlab 与ADAMS相结合的车辆模型车辆主动悬挂技术的研究是必要的6。总的来说，汽车悬挂系统的建模仿真和有效的控制理论成为当前主动悬架研究与发明的一大主题。这些研究使得汽车悬架控制的理论基础得到极大的扩充，促进了主动悬架在汽车上的全面应用7。另外全球的一些经济实力强大研究人员众多的汽车公司和一些由政府支持的汽车研发部门的研究并不是只在理论上进行探索，同时也在软件仿真和实车试验上投入大量的金钱和精力。通过各国汽车行业精英们的不懈努力的研发，终于成功的研发出各种各样比较理想和符合实际应用的主动悬架。在这之后，那些老牌汽车公司就把这些研究成果应用到

8、了实车上面，例如，瑞典汽车公司曾优化主动悬架控制系统并安装在沃尔沃轿车以及菲亚特汽车在八十年代后期把油气悬架系统安装在一款车上8上。宝马、奔驰公司则在一些豪华轿车上安装主动液压悬架系统，极大地改善了汽车的行驶安全性和操纵稳定性9。第2章 主动悬挂建模2.1 主动悬挂1/4车辆模型为了实现良好的控制效果，在经典以及现代控制理论中，以确定性自动控制系统来说，它是在用数学表达式来描述某一类被控制对象的动态特性这一前提下，再建立这个系统的一个数学模型，最后再根据选择的型号成为预期中最好的数学模型，最终设计出这个系统的模糊控制器，这样我们目的就可以实现10。为了将这个目旳实现，我们就需要模型给建立出来，

9、而且要用数学计算的方式把模型准确无误的创建出。因此，在汽车悬架控制策略的研究，首先“道路-车-人”系统综合分析，建立振动悬挂系统精确的数学模型。就像不同的人有不同的看法也有不同的性格特点，所以悬挂系统被作为控制对象也不尽相同，所以有关悬挂系统的研究都是根据所研究悬架的特性进行调查。向控制对象的角度来看，悬挂系统具有以下特征：时变性悬挂系统所使用的参数在使用过程中，由于各种原因一些性能参数会随时间发生变化，例如一个弹簧阻尼和弹性元件的刚度，装载质量，这些参数的改变在实验操作过程中是避免不了的，由于这些原因不仅会造成我们建立的系统不能够快速且精准地实现目标控制，而且还会在变化较大情况下使得整个系统

10、变得不稳定；不确定性确定悬架系统的参数有许多，一些学者已经建立了包含81个参数的悬挂模型，但即便如此，也还有需要斟酌的因素，一些简化的模型创建考虑较少，因而难免疏忽了一些因素，这些因素被疏忽，但它们是不是会有用处我们不得而知，这就造成了悬挂系统不确定性；非线性系统有许多非线性因素，这是因为轮胎、阻尼和刚度都是属于非线性的，以及还有非线性弹簧和减震器阻尼不对称以及轮胎的跳空状况11。与此同时，悬架系统各种参数有许多耦合。在本文中，以四分之一的两个自由度的车辆模型模糊控制策略作为研究的起点，并得出控制策略。如图所示1/4悬架模型： 图21四分之一悬架模型根据运动力学的牛顿定律，动力学方程可确定如下

11、： （1） （2） 上述式：非吊挂质量的质心的垂直加速度 吊挂质量质心的垂直加速度 非吊挂质量的质心的垂直加速度 吊挂质量重心垂直加速度m1为非悬置质量，m2为悬置质量,c悬架等效阻尼，k1轮胎等效刚度,k2悬架弹簧等效刚度；上式中若令u=0,则主动悬架变为被动悬架，结尾的结论将会用到被动悬架与主动悬架进行相互比较得出所需结论。论文参数采用以下数据：m1=36,m2=240,k1=160000,k2=16000,c=9803 1/4汽车主动悬架系统模型的模糊控制31模糊控制策略简介 模胡控制技术是树立在模糊数学的基础上的，因为只有数学模型不明确的被控制对象才需要使用模糊控技术，而且所有非线性的

12、模型使用模糊控制来操作的话会更加方便快捷以及更加的实用。传统的PID控制器其响应较慢，而模糊控制器则相对更快，而且传统的PID控制器其超调也比模糊控制器大很多，最重要的是传统PID控制器对过程参数转变比较明感且不能克服非线性因素的影响，但模糊控制器就可以。由于模糊概念不可以绝对的用属于或不属于某集合来表示，所以它不可以用经典集合加以表述。在实际实验操作中要想成功运行系统必需处理这三个问题即知识表示，推理策略和知识获得，只有处理好这三个问题后的模糊控制系统才能得以实现，综上所述，我们可以知道它是一种计算机控制，并且需要以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础。模胡控制系统的布局如图所示图3

13、1结构图 模糊控制器的基础设计：模糊控制器的构造名是基于输入和输出变量的数量，其变量可分为两个系统，一个是单个可变控制系统中，而另一个是一个多变量控制系统。和模糊控制系统也可以分为单因素和多因素模糊控制。根据所输入的变量数目不同的单可变的模糊控制器可被定义为不同的尺寸。一维和二维模糊控制器的单变量的单变量模糊控制器是，它是一些两类。现在基本上控制选择的量和规定的输入误差e和误差变化率ec，如上所述，二维模糊控制器输入变量，它可以更严格地反映了实验过程输出变量的动态特性，所以它的使用是更普遍12。此外，我们还通常选择一个控制量，并输入误差E作为输入变量为一维模糊控制器的量。在模糊控制控制量的给定

14、数量的语言，模糊控制器是一台计算机，模糊基于所述转换的输入信息的精确量的作用，根据模糊推理，模糊输出手动控制策略控制规则的决策总结和转换的确切数额，作为反馈控制操作以便于来控制目标13。常见于图中所示的两维单变量模糊控制系统框图图32二维变量系统框图32 输入输出变量子集本文所做的模糊控制器，其所需的所有变量都采用7个模糊语言变量值（又称模糊子集）来描写，即负大（NL），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM），正大（PL）。输入变量车身加速度a和车身速率v的模糊子集使用钟形隶属函数，该函数可由下面的通式来表达： （3）其中ai，bi，ci集合唯一定型了语言变量Li所对

15、应的隶属函数的形状，同时它也形成了模糊控制器的可调整参数序列。借助试错法对控制器的特性缓缓调试，使其机能保持最优状态。 输出变量控制力转变的各语言变量的参数设置如表所示：变量NLNMNSZPSPMPL-6-4-20246表3-13.3 模糊控制规则 模糊控制规则是模糊控制器，其描述与量，他们的模糊关系之间的控制器的输入和输出相关联的语言的方法的一个重要组成部分。模糊控制规则是基于专家或技术人员操做的操控体验，通过给出的推理方式。首先，还是模糊控制规则，并通过不断调整来得到最终的模糊控制规则。控制器的这两个输入使用七种语言来描述模糊集，其中有49控制规则。因为身体和主体加速度a速度V这两个量是在

16、需要降低过程的控制，因此，模糊规则系统是通过试错方法，得到模糊控制规则调整，如表表32vuaNL NMNSZPSPMPLNLPLPL PMPSPSPSZNMPLPMPSZPSZNSNS PMPSZZZNSNMZ PMPSZZZNSNMPS PMPSZZZNSNMPMPSZNSZNSNMNLPLZNSNS NSNMNLNL在任何时候的t，控制力的转变量u的隶属度由下式算出：本次仿真实验规则表中的模糊关系由其中的F表示定义。每一个模糊子关系F都是由模糊控制规则构成的，模糊控制器输入与输出之间的模糊关系是所有的模糊子关系的总和，我们可以用最大_最小合成推理规则对任何一组模糊输入a和v进行运算获得模糊

17、子集14。3.4 糊控制器在matlab里实现的步骤根据前面几个章节所做的准备，我们在matlab的命令窗口中输入fuzzy，按回车键就会出现下面这幅的界面： 图3-3输入fuzzy后的界面这个就是我们进行模糊控制器编辑的窗口，因为我们选择的二维控制结构，把我们所以我们要增加一个输出窗口得到如下界面: 图3-4增加输入方块然后我们就需要把输入输出变量改变成模糊的语言规则，也就是说我们要把输入输出的精确量和应语言变量的模糊集合相对应起来，将上文所得的隶属函数和模糊控制规则输入，这两个步骤我们需要在matlab中的Member Function Edt窗口中完成，完成之后我们可以得到如下几幅图的界

18、面： 图3-5编辑模糊规则 图3-6编辑隶属函数图37观察规则 图38观察规则曲面最后我们matlab里面的Export to disk中，可以的到到一个.fis文件，这就是我们所设计的模糊控制器如下图所示就是本文模糊控制器的控制程序 图39模糊控制器的控制程序4 Simulink建模及分析4.1 系统模型的建立 依据前面建立的动态物理模型和推导的数学微分方程，利用Simulink建立如图所示的动态仿真模型,接着输入本次仿真实验所需要用到的参数，点击开始仿真按钮后，我们就可以从仿真模型的示波器中，分别获得车身位移图，速度图，加速度图。此次仿真实验的动力学模型在simulink中创建的仿真图4-

19、1如下： 图4-1主动悬架模型4.2仿真结果及分析 此次仿真实验的变量取值可以从MATLAB中的Workspace中获取，我们需要在在命令窗口中输入本次仿真实验参数。其中试验参数如下：m1=36，m2=240，k1=160000，k2=16000,c2=980和在阶跃信号幅值为0.1m的输入下悬架仿真结果如下图4-2所示 图4-2模糊控制仿真图 但是因为汽车在实际行驶过程中有很多特性，所以我们可以把阶跃信号换成宽白噪声，这样我们可以得到更加详细的结果仿真图。其中，有限带宽白噪声的功率谱权威：本次仿真我们假设汽车在实际行驶过程中其速度功率的幅值是一个常数,我们选择c级路面为我们仿真使用路面，给出

20、的数值如下：得到的仿真结果如下所示: 图43把阶跃信号换成白噪声后的系统仿真结果图5 结论 设计过程中，我们可以把这次实验目的看成是一次对悬架搜索合适的控制算法，以便所设计悬架可以依据车辆在实际行驶过程中的运转状态和道路表面条件，自动的微调完成悬架的刚度和阻尼以确保所设计悬架具有最佳的乘坐舒适性和操纵稳定性。通过本次的建模仿真实验，我观察到在阶跃信号下主动悬架相对于被动悬架来说其具有更快的变换速度。通过模糊控制器后，在阶跃信号路面上的主动悬架相对于被动悬架来说，通过上面的仿真图对比可以看出主动悬架的车身位移、速度、加速度的峰值全都有所下降，而且波形衰减很是明显直至最终成为一条直线即表明平稳下来

21、这就可以表明此次仿真实验可以调整主动悬架去适应不同种类的道路，使得在汽车行驶过程中具有最佳乘坐舒适性和平稳性。可以从所获得的成果的两两的比较中可以看出进行过两次输入后，不仅有良好的改善了悬挂系统，并且提高乘坐的舒适性，以及一定程度上也提高了驾驶的安全性致谢 在这次毕业设计中，我的指导老师宋老师给了我很多帮助，对我在设计中所遇到的问题都给了耐心全面的解答，使得我成功的完成了此次设计，所以在此我要感谢宋老师给予我的帮助，并且宋老师的严谨的教学态度，高深的学术水平都给我留下了深刻的印象，在此我还要感谢在本次设计过程中给予我无私帮助的所有老师和同学，也感谢本次参加答辩的各位老师在炎热的天气下花费时间来

22、听我答辩。最后再次感谢所有老师和同学！参 考 文 献1 宋晓琳, 赵丕云. 用于汽车主动悬架的模糊控制器的研究J. 湖南大学学报, 2000, 27(2):42-46. DOI:10.3321/j.issn:1000-2472.2000.02.010.2jimaT，Aksatu Y，et a1.Development ofa hydraulic active suspensionJ，SAE paper 931971，2001 3 熊明洁.小型纯电动汽车麦弗逊悬架的建模与优化J，国际新能源汽车会议，20114 郝雪玲.驾驶员座椅悬架系统主动控制研究与仿真分析J，机床与液压，20115 Hoogt

23、erp F B.Active suspension in the automotive industry and the militaryJ，SAE paper 961037，2005：96101.6 冀功祥.越野车液压主动悬架系统控制策略的研究D.长春：吉林大学硕士学位论文，2007. 7 王淑琴.越野车电液主动悬架模糊控制的研究D.长春：吉林大学硕士学位论文，2006. 8 张正. 汽车主动悬架控制策略及仿真研究D. 青岛理工大学, 2012.9 余志生.汽车理论M，北京：机械工业出版社，1999 10 周柔，郭志峰.主动悬架控制技术研究J，计算机与现代化，No.197，2012. 11

24、刘勺华.基于MATLATB 的汽车半主动悬架模糊控制与联合仿真J.机械设计与制造，2011.12 乔铁柱, 闫来清. 模糊PID控制及在恒压供液系统的应用J. 煤炭工程, 2011, (10):95-97. DOI:10.3969/j.issn.1671-0959.2011.10.036.13 郑卫国主编. MATLAB程序设计教程.中国水利水电出版社.200514 余强, 魏朗, 陈荫三. 主动悬架系统的连续模糊控制J. 汽车技术, 1999, (1):9-12.SummaryEffect of automobile suspension stability, ride comfort, a

25、nd safety of the vehicle are great. Effect of vehicle suspension vertical acceleration of the body is an important aspect of the research and development of automotive suspension. Automobile active suspension can take the initiative to make all kinds of response reflected according to the current dr

26、iving conditions of the vehicle and incentives size, so that the suspension is always in the best condition in. In matlab we can easily establish the suspension and its simulation model, we can study a variety of experiments and found that suspension under different road conditions which have a more optimal suspension performance, sum the use matlabj simulation study to find a way to provide an excellent vehicle performance is the focus of the mission of research active suspension.Keywords: Active Suspension Control Modeling and Simulation