基于SIMS的車輛主動懸架控制研究

李力

（湖南工業職業技術學院，湖南 長沙 410000）

1 引言

主動懸架因其具有良好的隔振減震和抑制車輛振動的性能而受到廣泛的關注，不同于傳統的被動懸架，主動懸架運用了先進的傳感測量技術、計算機控制技術以及機械動力學等。主動懸架由信息傳感單元、計算機控制單元和執行機構單元組成，其中，信息傳感單元和計算機控制單元是當前主動懸架技術的研究重點[1,2]。

2 捷聯式慣性測量技術

慣性技術基于牛頓運動定律，能較精確地測量運動物體各種狀態數據，是一種較為理想的獲取運動物體姿態、速度等數據手段。SIMS（Strapdown Inertial Measurement System）即捷聯式慣性測量系統，它將陀螺儀和加速度計等慣性測量單元固定安裝在需要測量姿態、航向、速度等參數的運動載體上，計算機通過信號處理算法計算得到被測運動物體的狀態參數[3,4]。

本文的主動懸架控制技術研究以車身的振動和姿態數據為基礎，采用SIMS捷聯式慣性測量技術來獲取車身的姿態、航向、速度等信息，將SIMS固定安裝在車輛質心處，SIMS與車輛剛性連接，因此可以實時采集到車輛的運動及姿態信息。

3 7自由度整車動力學模型

車輛的振動是多自由度的復雜機械運動，本文的研究對象是車輛主動懸架的控制，因此需建立整車的動力學模型。本文涉及的車輛7個自由度分別為：車身側傾運動、車身垂向振動、車身俯仰運動以及4個簧下質量的垂向運動[5,6]，主動懸架采用并聯結構形式，即在被動懸架上并聯一個主動液壓缸，根據電液主動懸架結構得到車輛整車的7自由度主動懸架數學模型[1]，如圖1所示。

圖1 7自由度主動懸架模型

本文在進行動力學分析時，設定車輛沿直線勻速行駛，由動力學原理可推得車輛的動力學矩陣方程為：

式中，[C]為阻尼矩陣，[K]為剛度矩陣，F(t)=[f1,f2,f3,f4]。

將上式展開，即可得到車輛車身質心的垂向運動方程：

可推得車輛車身的俯仰運動方程為：

同理，車輛車體的側傾運動方程為：

若車身的俯仰角θb和側傾角?b的振動幅度都限定在較小區間內，根據剛體運動理論，由車身俯仰角θb、車身側傾角?b、車身垂向位移zb即可得到簧上質量4個端點處在垂直方向上的位移，表達式分別為：

上述動力學推導中，車身側傾角?b、車身俯仰角θb、車身質心垂向位移zb均為可由SIMS測量獲取的已知量，在此基礎上即可進一步對主動懸架的控制策略進行研究。

4 整車主動懸架分散控制策略

本文選取車身俯仰角θb、車身質心垂向位移zb和車身側傾角?b作為控制指標，采用大系統分散控制理論，將整車的車身垂向、車體俯仰及側傾振動控制指標分散到4個1/4車體的控制，從而將主動懸架的整車控制轉換成4個子控制系統[1]。

4.1 整車姿態的分散變換

上文動力學推導中已得到zb1、zb2、zb3、zb4與zb、θb、?b之間的變換關系，將該式改寫矩陣形式：

其中，zbx=[zb1zb2zb3zb4]T；zB=[zbθb?b]；

主動懸架控制的目標是當車輛在行駛過程中因路面輸入的干擾而產生車身姿態偏移時，通過主動機構的調控使車身的垂向位移zb、側傾角θb、俯仰角?b快速收斂至平衡穩定狀態，令平衡狀態時：

垂向位移zb、側傾角θb、俯仰角?b的誤差可表示為：

利用式（6）的轉換變換矩陣T可將整車的垂向位移zb、側傾角θb、俯仰角?b誤差ez、e?、eθ分散轉換為車身的垂向誤差：

其中，e=[eb1eb2eb3eb4]T，T為轉換變換矩陣；es=[ez eθe?]。

對式（6）進行兩次求導：

依據上述推導過程同樣可得出：

其中，eb¨x=[eb¨1eb¨2eb¨3eb¨4]T，T為轉換變換矩陣；es¨=[ez¨eθ¨e?¨]。

經過上述分散變換，整車的姿態zb、θb、?b和加速度z¨b、以及誤差ez、e?、eθ被轉換為車身的垂向的位移zb1、zb2、zb3、zb4和加速度以及位移誤差eb1、eb2、eb3、eb4，整車姿態控制變換為分別對4個車身的控制。

4.2 模糊自整定PID控制

圖2 子系統模糊自整定PID控制器結構原理圖

如圖2所示，通過整車姿態的分散變換后，整車的主動懸架控制也轉換成對4個車身的控制，具體的控制采用增量式PID控制算法，表達式如下：

其中，△e(k)=e(k)-e(k-1)。

同時，為了避免主動懸架的主動控制液壓缸過于頻繁的動作，防止因此帶來的車身高頻振蕩，本文在PID控制器中加入了控制死區，表達式如下：

式中，死區e0是一個可以調節的范圍參數。

KP、KI和KD三個參數的整定是PID控制算法中及其重要的一環，由于懸架系統存在非線性和時變性，傳統的PID參數整定不適用于主動懸架的控制，為此，本文采用模糊參數在線自校正技術對KP、KI和KD三個參數進行在線校正，控制器的控制指標為eb1、eb2、eb3、eb4和z¨b1、z¨b2、z¨b3、z¨b4，目標抑制車身姿態變化并使之快速回到平穩狀態。

根據二維模糊參數自整定原理，根據懸架工作特性設計出模糊推理規則：

（1）當ebx(x=1,2,3,4)比較大時，車身垂向偏移較大，此時需液壓缸輸出較大的控制力來抑制車身振動幅度，KP系數適當取大，同時，為了避免微分飽和，KD系數取較小的值，為了防止超調和積分飽和，KI系數取小值，直至切除掉積分環節。

（2）當ebx(x=1,2,3,4)比較小時，此時控制器的主要任務是消除靜態偏差、避免超調和振蕩，因此，KI系數要增大，KP系數要減小。

（3）當ebx和z¨bx同向時，分兩種情況：一種是 ||ebx較小而較大，此時車身處于振動的初始階段，趨勢強但行程小；另一種情況是 ||ebx較大而 ||z¨bx較小，此時車身振動處于峰值，行程大但趨勢弱；同理可推得ebx和z¨bx反向時車身的振動規律，以此規律為依據即可對KP、KI和KD三個參數進行在線修正。

根據上述懸架控制規律即可得到PID參數模糊整定規則表，進而完成PID參數的整定。

5 仿真實驗與分析

本文對主動懸架系統的控制進行了仿真驗證，仿真基于AMESim與Simulink的聯合仿真平臺[8]，以天馬牌越野車為研究對象，仿真過程中的車輛參數遵循該越野車真實數據。

5.1 階躍路面輸入

階躍輸入是對控制系統的嚴峻考驗，本文首先以階躍路面為輸入對設計的主動懸架控制策略進行仿真分析，設置仿真時間為10s，仿真步長為0.001s，車速為20m/s，階躍路面產生20cm的垂向階躍，如圖3所示。在該階躍路面輸入至車輛左前輪，進過計算機仿真運算，得到同參數同工況下整車主動懸架和被動懸架的車身俯仰、側傾和垂向振動曲線，如圖4～6所示。

圖3 階躍路面輸入

圖4 階躍路面車身俯仰振動

圖5 階躍路面車身側傾振動

圖6 階躍路面車身垂向振動

對比車身的俯仰、側傾和垂向振動曲線，在同參數同工況階躍路面輸入的情況下，相較于被動懸架，主動懸架在車身的俯仰、側傾和垂向的振動都能快速收斂并達到穩定狀態。

5.2 包塊路面輸入

包塊路面也是在懸架研究時常采用的路面輸入，本文采用一個高度為10cm的光滑凸起狀包塊為路面輸入，仿真時間設置為10s，步長0.001s，車速20m/s，包塊路面如圖7所示。將該包塊路面輸入至車輛左前輪，經過計算機仿真計算，得到車身的同參數同工況下整車主動懸架和被動懸架的車身俯仰、側傾和垂向振動曲線。

圖7 包塊路面輸入

圖9 包塊路面車身側傾振動

圖8～圖10所示的曲線可以看出，在相同包塊路面沖擊下，主動懸架的車身垂向振動、俯仰振動以及側傾振動的幅值小于被動懸架，振動的收斂速度快于被動懸架，主動懸架在包塊路面干擾下控制車身快速地回到了平衡位置，這也說明本文研究的主動懸架控制策略能較好地控制車身抑制因路面干擾引起的振動。

圖8 包塊路面車身俯仰振動

圖10 包塊路面車身垂向振動

6 結語

本文對基于SIMS的車輛主動懸架控制技術進行了研究，通過SIMS獲取車身姿態信息，對整車主動懸架進行了大系統分散控制，最后采用模糊自整定PID控制器對主動懸架執行機構進行控制，通過計算機仿真分析可得，在階躍路面、包括路面干擾輸入下，相較于傳統的被動懸架，本文提出的基于SIMS的車輛主動懸架控制方案能較好地抑制車輛行駛過程中因路面干擾引起的車身垂直跳動、俯仰以及側傾運動，能快速對車身姿態進行調控使之回到穩定狀態。