謝黎明,張麗萍
(遼寧工業大學 汽車與交通工程學院,遼寧 錦州 121001)
半主動懸架是由D.A.Crosby 和D.C.Karnopp 在1973 年所提出來的新概念,并且一經提出就被廣泛的接受并用于汽車上。半主動懸架成本與被動懸架相似,但其對平順性的提升卻接近于主動懸架。SAS 結構和主動懸架相似,但一般半主動懸架只能對剛度或者阻尼其中之一進行控制。因為懸架的彈性部件需要支撐車身,所以目前主流的半主動懸架都是可控阻尼式懸架[1],其結構如圖1 所示。
自1988 年鈴木的Cervo 轎車配備直接助力電動助力轉向系統以來,其他微型轎車也開始裝備該系統。電動助力轉向系統是指利用直流電動機來提供助力轉矩,并且可以根據不同的行駛工況來調節控制電動機提供不同的轉向助力,用以輔助駕駛人員來進行轉向操作的系統。電動助力轉向系統由機械式轉向器、轉矩傳感器、ECU 和車速傳感器、電動機、離合器、減速機構等組成[2]。EPS 對汽車的操作穩定性有著直接的影響。
懸架和轉向的集成控制研究是底盤系統集成控制的重要組成部分,有利于推動我國汽車電控底盤集成技術的快速發展,對自主創新汽車電子集成技術將具有重大的選題意義和較高的應用前景。目前對懸架與轉向的單獨控制以及比較成熟,但是多個系統并存存在著相互結合的問題。只有各個系統之間可以以最優的協調性來進行工作,才能使整車的整體性能提升至最優。如果將子系統進行單獨的控制,或者對其控制進行簡單的相互疊加,并不能使整個系統達到期望的目標。所以對SAS 和EPS 進行集成控制,調整其相互之間的匹配關系,可以使整車性能得到大幅的提高。

圖1 半主動懸架結構原理圖

圖2 電動助力轉向系統示意圖
到目前為止PID 控制以及發展的十分成熟。其最主要的優點就是可以不掌握被控對象的數學模型,而通過以往的經驗來對其控制參數進行調節。其控制結構比較簡單易學,并且響應速度很快,所以其用途十分廣泛。
PID 控制的基本原理是[3]:對受控對象的實時觀測值與目標觀測值之間形成的誤差值進行一定的邏輯運算,并將該運算結果作為控制系統的控制判斷輸入指令,其原理框圖如圖3 所示。

圖3 PID 控制原理
模糊控制的算法結構相對來說比較簡單,并且響應速度很快,所以很適合用于汽車這類的動態系統上。

圖4 模糊控制原理
其基本原理是:先把輸入的精確變量模糊化,然后使用模糊規則對變量進行解模糊化,之后輸出精確量,用以對控制目標進行控制[4],其原理框圖如圖4 所示。
模糊自適應PID控制通過找出每個PID參數與e和Δe 之間的關系,在仿真過程中對e 和Δe 進行數值采集,并且通過模糊規則調整PID 參數,以滿足系統對控制參數的要求,使受控對象能夠保持良好的動態和靜態性能。其結構如圖5 所示。

圖5 模糊自適應PID 控制原理
魯棒控制在上個世紀中期就已經被成功的應用。由于在實際的操作中很難對模型進行精確的描述,為了消除其不確定性,使具有不確定性的模型滿足控制要求,得到的固定控制器稱為魯棒控制器。
最優控制是將被控系統的性能指標達到最優的基本方法,其基本原理是:從眾多控制方案中找到一個最優的方案來對所要控制的系統或過程進行控制,使系統的運動狀態達到理想的目標狀態,以實現系統性能最優化。
上個世紀八十年代國外開始對底盤集成技術進行研究。日本的Y.Emoto 和T.Yoshimura 使用模糊控制來控制懸架和轉向系統,并且成功地改善了車輛的整體性能[5]。
目前,我國的SAS 與EPS 集成控制技術還處于起步階段,研究的內容還不夠成熟。我國高校的科研學者對集成控制做了針對性的研究,并且取得了一些成果。文獻[6]采用模糊神經網絡控制策略,通過仿真研究證明該控制可以提升汽車在行駛過程中的整體性能。
文獻[7]采用多智體系統MAS 對轉向與懸架系統進行了集成控制研究,其研究結果表明集成控制的應用對車輛性能的提升有顯著作用。
在文獻[8]中建立的了SAS 和EPS 集成控制模型,并使用模糊PID 對其進行控制研究。且對比單獨控制,所設計的集成控制器效果更優,提高了汽車的轉向穩定性與平順性。
在文獻[9]中為了實現對SAS 與EPS 的集成控制。設計了一種基于灰色預測理論的預測模型,根據模型的預測值可以對變量進行提前的預測,用以完成對變量的修正工作。并且通過仿真與試驗證實了預測控制的準確性,結果表明該控制方法可以滿足SAS 與EPS 集成控制。
集成控制技術對汽車行業的發展有著重要的作用,我國對SAS 與EPS 的集成控制研究還處于初級階段。作為車輛底盤集成控制的重要組成部分,SAS 和EPS 集成控制的研究有助于推動底盤集成技術的全面發展。對于改善車輛行駛過程中的轉向輕便性,操縱穩定性和平順性有著極為重要的意義。