一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统 |
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申请号 | CN202410150453.6 | 申请日 | 2024-02-02 | 公开(公告)号 | CN117962539A | 公开(公告)日 | 2024-05-03 |
申请人 | 广西科技大学; | 发明人 | 杨小龙; 郭倩倩; | ||||
摘要 | 本 发明 旨在提供一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统及方法,滑模控制系统包括滑模 控制器 、扰动观测器、模糊控制器、 叠加 模 块 、磁流变阻尼器逆模型;滑模控制器和扰动观测器根据输入的悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,计算得到输出控制 力 数据和补偿力数据,输出至模糊控制器;模糊控制器对输入的控制力数据和补偿力数据进行调节,然后反馈回滑模控制器和扰动观测器中,得到调节后的控制力数据和补偿力数据,然后进行叠加,得到 磁滞 阻尼力数据,经磁流变阻尼器逆模型将磁滞阻尼力数据转换成 电流 ,电流输入磁流变阻尼器,控制其输出阻尼力。本发明能够有效的提升 汽车 的乘坐舒适性和行驶安全性。 | ||||||
权利要求 | 1.一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统,其特征在于: |
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说明书全文 | 一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统技术领域[0001] 本发明涉及磁流变阻尼悬架控制技术领域,具体涉及一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统。 背景技术[0002] 随着人们对高质量生活的向往,人们对于乘车舒适性、驾驶操控性有着更高标准的要求。悬架是汽车重要的结构与功能部件,对汽车的乘坐舒适性和行驶安全性有重要的影响。但是对于被动悬架进行减振,其结构参数固定使得减振性能受限;主动悬架因其需要外部提供较大能量导致成本较高;半主动悬架因其结构较为简单,耗能较低,并且具有与主动悬架相近的减振性能,具有较广泛的应用前景。磁流变半主动悬架因其利用磁流变阻尼器响应时间快、阻尼力可调比高的优点受到学者广泛研究。 [0003] 控制策略是磁流变半主动悬架系统的关键技术所在,具有代表性的控制算法主要有经典的天棚阻尼控制、PID控制、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、滑模控制、模糊控制以及神经网络控制等。但是单一控制策略对于半主动悬架系统来说既有优点也有不足,例如天棚阻尼控制简单实用但是其忽略了操纵稳定性。单一使用这些控制算法能够一定程度上符合半主动悬架系统的特性,但是由于悬架系统的变参数不确定性、模型存在的误差以及环境对系统的未知影响尤其磁流变液本身物理性受温度变化的影响使不确定性以及干扰量增大等实际问题不能得到良好解决和兼顾,所以如何采用合适的复合型控制策略进行半主动悬架系统控制,使其能够发挥优点且削弱不足成为了半主动悬架控制策略研究的难点。 发明内容[0004] 本发明旨在提供一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统及方法,该系统及方法能够有效的提升汽车的乘坐舒适性和行驶安全性。 [0005] 本发明的技术方案如下: [0007] 所述的滑模控制器根据输入的悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,计算得到输出控制力数据,输出至模糊控制器; [0008] 所述的扰动观测器根据输入的悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,计算得到输出补偿力数据,输出至模糊控制器; [0009] 所述的模糊控制器对输入的控制力数据和补偿力数据进行调节,然后反馈回滑模控制器和扰动观测器中,得到调节后的控制力数据和补偿力数据; [0010] 所述的叠加模块将调节后的控制力数据和补偿力数据进行叠加,得到磁滞阻尼力数据,输入磁流变阻尼器逆模型中; [0011] 所述的磁流变阻尼器逆模型将磁滞阻尼力数据转换成电流,电流输入磁流变阻尼器,控制其输出阻尼力。 [0012] 所述的滑模控制器为: [0013] us(t)=msk1x2+msk2sat(s(x))‑Fη+d(t) (1) [0014] 其中,us(t)为控制力,ms为簧载质量,Fη磁流变阻尼器输出的粘滞阻尼力,d(t)为未知扰动,k2为正常数系数, s为滑模控制的滑模面。 [0015] 所述的扰动观测器为: [0016] [0017] 其中,l2为扰动观测器设计过程中需要调节的参数,t为时间,u为控制器输出的总的控制力,ms为簧载质量,Fη为磁流变阻尼器输出的粘滞阻尼力,x1为簧载质量位移,x2为簧载质量速度,x3为非簧载质量位移,ks为悬架系统弹簧刚度, [0018] 扰动观测器的观测误差定义为为e(t) [0019] [0020] 扰动观测器设计出的补偿力需要对外界干扰以及系统本身的不确定性进行补偿,可得 [0021] 所述的模糊控制器中的模糊控制规则为: [0022] 以车辆的簧载质量速度误差e和车辆的簧载质量加速度误差ec作为模糊规则输入变量,依据建立起的模糊规则进行k1、k2、l2三个参数的调节; [0023] [0024] 基于公式5,定义模糊输入量e、ec和模糊输出量k1、k2、l2的论域;写出此模糊控制器e和ec对k1、k2、l2三个参数的模糊规则;建立模糊输入量e、ec和模糊输出量k1、k2、l2的隶属度函数;获得模糊输出量的隶属度函数曲面。 [0025] 所述的磁流变阻尼器逆模型为: [0026] 选择控制电流I作为y值,阻尼力为x值,采用3次多项式拟合得出I与Fτ之间的数学表达式: [0027] I=P1Fτ3+P2Fτ2+P3Fτ+P4(5) [0028] 其中P1=0.00000000005912,P2=0.0000003535,P3=0.001757,P4=0.1922。 [0030] 一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制方法,应用了上述的基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统,包括如下步骤: [0031] 实时获取悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,分别输入滑模控制器和扰动观测器中;滑模控制器计算后输出控制力数据,扰动观测器计算后输出补偿力数据,控制力数据和补偿力数据分别输入模糊控制器中进行调节,然后反馈回滑模控制器和扰动观测器中,获得调节后的控制力数据和补偿力数据,两者叠加后构成磁滞阻尼力数据,磁滞阻尼力通过磁流变阻尼器逆模型转换成电流,电流输入磁流变阻尼器,控制其输出阻尼力。 [0032] 本发明的系统及方法针对磁流变半主动悬架因为测量设备精度不高以及模型存在的误差等实际问题,设计了扰动观测器对于难以直接进行测量的外在扰动进行观测估算;针对悬架系统变参数问题,采用本身就具有较强的抗干扰能力和一定的自适应能力的滑模控制;针对滑模控制和扰动观测器设计过程中所需要进行调节的参数,采用模糊控制进行调节,其只需根据系统特性选取合适的输入输出变量,通过对模糊控制器的模糊规则进行合理的设计从而实现参数的调节。经仿真验证,本发明的系统及方法能够有效的提升汽车的乘坐舒适性和行驶安全性。附图说明 [0033] 图1为实施例1的基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架滑模控制系统图; [0034] 图2为实施例2的悬架垂向加速度仿真实验图; [0035] 图3为实施例2的悬架动挠度仿真实验图; [0036] 图4为实施例2的轮胎动变形仿真实验图。 具体实施方式[0037] 下面结合附图和实施例具体说明本发明。 [0038] 实施例1 [0039] 本实施例提供的一种基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制系统,包括滑模控制器、扰动观测器、模糊控制器、叠加模块、磁流变阻尼器逆模型; [0040] 所述的滑模控制器根据输入的悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,计算得到输出控制力数据,输出至模糊控制器; [0041] 所述的扰动观测器根据输入的悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,计算得到输出补偿力数据,输出至模糊控制器; [0042] 所述的模糊控制器对输入的控制力数据和补偿力数据进行调节,然后反馈回滑模控制器和扰动观测器中,得到调节后的控制力数据和补偿力数据; [0043] 所述的叠加模块将调节后的控制力数据和补偿力数据进行叠加,得到磁滞阻尼力数据,输入磁流变阻尼器逆模型中; [0044] 所述的磁流变阻尼器逆模型将磁滞阻尼力数据转换成电流,电流输入磁流变阻尼器,控制其输出阻尼力。 [0045] 所述的滑模控制器为: [0046] us(t)=msk1x2+msk2sat(s(x))‑Fη+d(t) (1) [0047] 其中,us(t)为控制力,ms为簧载质量,Fη为磁流变阻尼器输出的粘滞阻尼力,d(t)为未知扰动,k2为正常数系数, s为滑模控制的滑模面。 [0048] 所述的扰动观测器为: [0049] [0050] 其中,l2为扰动观测器设计过程中需要调节的参数,t为时间,u为控制器输出的总的控制力,ms为簧载质量,Fη为磁流变阻尼器输出的粘滞阻尼力,x1为簧载质量位移,x2为簧载质量速度,x3为非簧载质量位移,ks为悬架系统弹簧刚度, [0051] 扰动观测器的观测误差定义为为e(t) [0052] [0053] 扰动观测器设计出的补偿力需要对外界干扰以及系统本身的不确定性进行补偿,可得 [0054] 所述的模糊控制器中的模糊控制规则为: [0055] 以车辆的簧载质量速度误差e和车辆的簧载质量加速度误差ec作为模糊规则输入变量,依据建立起的模糊规则进行k1、k2、l2三个参数的调节; [0056] [0057] 基于公式5,定义模糊输入量e、ec和模糊输出量k1、k2、l2的论域;写出此模糊控制器e和ec对k1、k2、l2三个参数的模糊规则;建立模糊输入量e、ec和模糊输出量k1、k2、l2的隶属度函数;获得模糊输出量的隶属度函数曲面。 [0058] 所述的磁流变阻尼器逆模型为: [0059] 选择控制电流I作为y值,阻尼力为x值,采用3次多项式拟合得出I与Fτ之间的数学表达式: [0060] I=P1Fτ3+P2Fτ2+P3Fτ+P4 (5) [0061] 其中P1=0.00000000005912,P2=0.0000003535,P3=0.001757,P4=0.1922。 [0062] 所述的磁流变阻尼悬架中的阻尼器为双通道阀式磁流变阻尼器。 [0063] 基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架的滑模控制方法,包括如下步骤: [0064] 通过传感器实时获取悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度数据,分别输入滑模控制器和扰动观测器中;滑模控制器计算后输出控制力数据,扰动观测器计算后输出补偿力数据,控制力数据和补偿力数据分别输入模糊控制器中进行调节,然后反馈回滑模控制器和扰动观测器中,获得调节后的控制力数据和补偿力数据,两者叠加后构成磁滞阻尼力数据,磁滞阻尼力通过磁流变阻尼器逆模型转换成电流,电流输入磁流变阻尼器,控制其输出阻尼力。 [0065] 实施例2 [0066] 一、仿真模型的建立 [0067] 1.建立1/4二自由度车辆悬架系统模型 [0068] (1)1/4车2自由度磁流变半主动悬架系统微分方程如下 [0069] [0070] 其中ms为簧载质量,zs表示为簧载质量的垂向位移;mu为非簧载元件,zu表示为非簧载质量的垂向位移;zr为路面激励位移;ks为悬架系统弹簧刚度,kt为轮胎刚度,Fη为磁流变阻尼器粘滞阻尼力,Fτ为磁流变阻尼器磁滞阻尼力,d(t)为扰动量。磁流变阻尼器输出阻尼力Fd=Fτ+Fη [0072] 如下式所示: [0073] [0074] 其中状态变量选取为簧载质量以及非黄载质量的位移以及速度如下: [0075] [0076] 其分别代表悬架垂向位移,悬架垂向速度,轮胎垂向位移,轮胎垂向速度。 [0077] 状态空间表达式其他各项分别为: [0078] [0079] [0080] 其中,u(t)为控制系统的输入,即磁流变阻尼器产生的磁滞阻尼力Fτ。 [0081] 2.建立磁流变阻尼器正向力学模型 [0082] 磁流变阻尼器正向力学模型的建立依托于自主设计的磁流变阻尼器。 [0083] (1)首先对设计的磁流变阻尼器进行力学分析,由牛顿第二定律可得: [0084] [0085] F代表活塞杆受到的外力,Fd为阻尼器产生的阻尼力,M代表活塞杆和活塞头的质量,D为活塞头直径,d为活塞杆直径,x表示活塞杆对应的位移,A表示活塞杆与磁流变液的接触面积,Ff为活塞头与缸筒内壁之间产生的摩擦力,Ff0为活塞杆与缸筒密封间产生的摩擦力,P1和P2分别表示旁通阀两端口压力值。 [0086] (2)忽略数值极小的被动阻尼,求解磁流变阻尼器输出阻尼力 [0087] 由于摩擦引起的Ff和Ff0摩擦力都属于被动阻尼力,并且活塞头与缸体摩擦的接触面积更大,而活塞杆与端盖接触的面积较小,所以Ff>>Ff0,可以忽略Ff0 [0088] 因此: [0089] [0090] 其中FK是活塞头与缸体之间的压力值,μ为摩擦系数,但因其摩擦系数值很小,产生的摩擦力值不大,因此可以忽略。 [0091] 故输出阻尼力可以表示为: [0092] Fd=P1A‑P2A=ΔPA (13) [0093] (3)在进行磁流通道分析以及磁滞压降表达式和粘滞压降表达式后,求解出所使用得阻尼器的总的磁流通道的磁滞压差和粘滞压差 [0094] [0095] [0096] (4)求解磁流变阻尼器输出的阻尼力 [0097] 根据公式13可得 [0098] Fd=ΔPA=Fμ+Fτ=ΔPμA+ΔPτA (16) [0099] 综合之前求解的粘滞压差和磁滞压差,可以求得阻尼器输出的阻尼力。 [0100] 二、利用仿真模型,采用实施例1方案进行模拟控制仿真 [0101] 得到基于模糊扰动观测器的磁流变阻尼悬架滑模控制的仿真试验数据图,即图2‑4。 [0102] 根据图2所示,在对正弦路面激励情况以及有扰动存在情况下的悬架垂向加速度仿真试验结果进行均方根值计算后,采用基于模糊扰动观测器的滑模控制算法的半主动悬架对比被动悬架在垂向加速度降低了38.52%,对比模糊PID控制下的半主动悬架在垂向加速度方面降低了18.17%。垂向加速度常用来评判车辆行驶平顺性,基于模糊扰动观测器的滑模控制半主动悬架对比被动悬架以及模糊PID控制下的半主动悬架在垂向加速度方面降低,说明该控制能够有效提升车辆的行驶平顺性。 [0103] 根据图3所示,在对正弦路面激励情况下以及有扰动存在情况下的悬架动挠度仿真试验结果进行均方根值计算后,采用基于模糊扰动观测器的滑模控制算法的半主动悬架对比被动悬架在悬架动挠度方面降低了29.67%,对比模糊PID控制下的半主动悬架在悬架动挠度方面降低了14.39%。悬架动挠度通常表征驾乘人员的乘坐舒适性,基于模糊扰动观测器的滑模控制半主动悬架对比被动悬架以及模糊PID控制下的半主动悬架在悬架动挠度方面降低,说明该控制能够有效提升驾乘人员的乘坐舒适性。 [0104] 根据图4所示,在对正弦路面激励以及扰动存在的情况下的轮胎动变形仿真试验结果进行均方根值计算后,采用基于模糊扰动观测器的滑模控制算法的半主动悬架对比被动悬架在轮胎动变形方面降低了42.94%;对比模糊PID控制下的半主动悬架分别在轮胎动变形方面降低了13.46%。轮胎动变形通常用于表征操纵稳定性,基于模糊扰动观测器的滑模控制半主动悬架对比被动悬架以及模糊PID控制下的半主动悬架在轮胎动变形方面降低,说明此半主动悬架在车辆的操纵稳定性上得到提升。 [0105] 由图2‑4可以看出,采用具有模糊规则控制调节参数的基于扰动观测器的滑模控制半主动悬架在正弦激励以及扰动的作用下减振效果明显,尤其在轮胎动变形程度上,对比被动悬架以及模糊PID控制下的半主动悬架,能够有效遏制轮胎变形,使得车辆的操纵稳定性得到提升。 |