（机械制造及其自动化专业论文）汽车半主动悬架神经网络控制研究.pdf

摘要汽车半主动悬架神经网络控制研究摘要悬架是车辆的重要部件之一，车辆的行驶平顺性、操纵稳定性等都与悬架性能的好坏有着直接的关系，被动悬架不能随路面的变化而变化，因此难以在变化的路面上达到最优的性能。因此，可控电子悬架是当今汽车发展的重要方向之一。主动悬架需要靠外加作用力实现对悬架的控制。因此会提高车辆的耗能，增加车辆的自身重量。由弹性元件和阻尼可调减振器组成的半主动悬架有能耗小，易实现等优点，可以改善汽车行驶的平顺性和操作稳定性。半主动悬架作为介于传统的被动悬架系统和主动悬架系统之间的折衷方案，既克服了被动悬架系统的缺陷，又使实现成本降低，成了汽车技术的研究热点。本文对半主动悬架控制进行了初步地研究。汽车悬架系统是一个复杂的非线性系统，常规的控制策略应用于汽车悬架系统具有一定的局限性。采用常规的线性控制方法难以达到预期的最优性能，为了更好地逼近实际系统，获得更好的控制效果，需要寻找更有效的拉制策略。而神经网络能对复杂非线性系统进行辨识、能构成神经网络控制器，与传统的自适应系统相比，在满足更为苛刻的性能要求的同时，还适用于更广泛的系统及环境的不确定性。本文对半主动悬架特性进行了分析，在此基础上，研究了神经网络自适应控制方法和神经网络反馈控制方法。针对采用可调阻尼减振器的汽车半主动悬架系统，建立了变阻尼半主动悬架1 2 车非线性模型，并与传统线性模型进行了对比分析，结果表明该半主动悬架非线性模型更接近实际车辆，为研究半主动悬架神经网络控制系统提供依据，也为进一步设计能够较好协调车辆行驶平顺性和操纵稳定性的半主动悬架系统奠定了基础。在神经网络自适应控制中，利用神经网络控制器调节可调阻尼减振器的阻尼系数，以期使悬架系统达到理想的减振效果。研究中主要用车身垂直加速度作为主要控制目标，以提高车辆行驶的平顺性。引入一种改进型的对角回归神经网络结构，基于此种神经网络结构对汽车模型进行了辩识和控制，以m a t l a b 语言为工具，编制了仿真程序，进行了汽车半主动悬架神经网络自适应控制的仿真，对控制的结果进行较全面的分析和总结。最后，设计了神经网络反馈控制系统，采用一种直接学习方法对其进行训练，并将其应用于半主动悬架非线性模型的仿真验证，通过对白噪声路面激励输入条件下的仿真分析表明：该神经网络反馈控制系统可以较好地提高车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性，采用这种神经网络反馈控制的半主动悬架，可以较好地协调车辆性能。关键词：半主动悬架，神经网络控制，变阻尼，仿真s t u d yo fn e u r a ln e t v v o r kc o n t r o lf o rv e h i c l eo fs e m i a c t l v es u s p e n s i o na b s t r a c ts u s p e n s i o ni so n eo ft h ei m p o r t a n tp a r to fv e h i c l e ，w h i c hh a st r e m e n d o u si n f l u e n c eo np e r f o r m a n c eo fr i d eq u a l i t ya n dh a n d i n gs t a b i l i t y p a s s i v es u s p e n s i o ni sd i f f i c u l tt om e e tr e q u i r e m e n t sf o rac a rw h i c hp u r s u i t su n d e rv a r i a b l ee n v i r o n m e n t s o ，e l e c t r o n i cs u s p e n s i o ni so i l eo ft l l ed e v e l o p m e n td i r e c t i o no fa u t o m o t i v e a c t i v es u s p e n s i o nn e e d se x t r af o r c et oc o n t r o li t ，b u tt h i sc o u l dc o n s u m em o l ee n e r g ya n de n h a n c et h ew e i 曲to fv e h i c l e s e m i a c t i v es u s p e n s i o ni sc o m p o s e do fc o n t r o l l a b l es p r i n ga n dd a m p e re l e m e n tw h i c hc o n s u l n el i t t l ee n e r g ya n da r ee a s yt od e s i g na n dm a n u f a c t u r ea n ds e m i a c t i v es u s p e n s i o nc a ni m p r o v er i d ec o m f o r ta n dh a n d l es t e a d y t h es e m i a c t i v es u s p e n s i o na sc o m p r o m i s eb e t w e e nt h ec o n v e n t i o n a lp a s s i v es u s p e n s i o ns y s t e ma n da c t i v es u s p e n s i o ns y s t e m ，c a np e r f o r mt h ef u n c t i o no fa c t i v es u s p e n s i o ns y s t e m ，b u tt h er e q u i r e m e n t so ft h ep o w e ri sv e r yf e w s oav a r i e t yo fs e m i a c t i v es u s p e n s i o ns y s t e m sh a v eb e e ni n t op r a c t i c e t h et h e s i ss t u d i e dp r e l i m i n a r i l yo nt h es e m i - a c t i v es u s p e n s i o n a u t o m o b i l es u s p e n s i o ni sac o m p l i c a t e dn o n l i n e a rs y s t e m ，b u tg r o o v yc o n t r o lm e t h o d st a k eo ns t a t e sl i m i t sw h e ni ti sa p p l i e dt ot h en o n l i n e a rs y s t e m ，a n dt h eo p t i m u mp e r f o r m a n c eo fi tc a r ln o ta c h i e v e db yr e g u l a rl i n e a rc o n t r o l l i n g s om o r ee f f i c i e n tc o n t r o lp o l i c e sa r er e q u i r e dh a v ec o n t a i nl i m i tt oc o n t r o lt h es e m i a c t i v es u s p e n s i o nm o r ep r a c t i c a l l ya n dm o r ee f f e c t i v e l y b u tn e u r a ln e t w o r kc a ni d e n t i f yac o m p l i c a t e ds y s t e ma n dm a k ean e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e r n e u r a ln e t w o r kc a ns a t i s f yt h es e r i o u sr e q u e s t sa n db ef i tt ot h eu n c e r t a i ne m , r i r o n m e n tm o r et h a nr e g u l a ra d a p t i v es y s t e m s s ot h er e s e a r c ho ft h ea p p l i c a t i o no fn e u r a ln e t w o r ki na u t o m o b i l es e m i a c t i v es u s p e n s i o ns p r e a d so u ti n 也ea r t i c l e i nt h i sd i s s e r t a t i o nn o n l i n e a rc o n t r o lm e t h o d n e u r a ln e t w o r ka d a p t i v ec o n t r o la n dn e u r a ln e t w o r kf e e d b a c kc o n t r o lm e t h o di na l l u s i o nt os e m i a c t i v es u s p e n s i o na r ei n v e s t i g a t e db a s e do ni t sc h a r a c t e r st oc a r r yo nr e s e a r c hs i m u l a t i o n r e f e r i n gt ot h es e m i a c t i v es u s p e n s i o nw i t | lv a r i a b l e - d a m p e r , t h et h e s i se s t a b l i s h e dt h e1 2v e h i c l en o n l i n e a rm o d e lo ft h es e m i a c t i v es u s p e n s i o n c o m p a r e dt ot r a d i t i o n a ll i n e a rm o d e l ，a n a l y z e dt h ev i r t u ea n df l a wo ft h em o d e l ，d e m o n s t r a t c dt h em o d e lm o r er e a s o n a b l e p r o v i d e dt h eg i s tf o rd e s i g n i n gt h en e u r a ln e t w o r ks y s t e ma n dt h el e a r n i n gm e t h o d e s t a b l i s h e dt h eb a s i sf o rd e s i g n i n gt h es e m i a c t i v es u s p e n s i o nt oh a r m o n i z et h ev e h i c l er i d ec o m f o r ta n dh a n d l es t e a d y i nt h en e u r a ln e t w o r ka d a p t i v ec o n t r o l ，c o n s i d e r i n gn o n l i n e a rv a r i a b l e - d a m p e r , t h i sd i s s e r t a t i o nu s en e u r a ln e t w o r ka d a p t i v ec o n t r o ls t r a t e g yt oc o n t r o ls e m i - a c t i v es u s p e n s i o n t h ep e r f o r m a n c ei n d e x e sb o d ya c c e l e r a t i o no fv e h i c l ea r ed e t e r m i n e dt os h o wt h er i d ec o m f o r t a n dad i a g o n a lr e c u r r e n tn e u r a ln e t w o r ks t r u c t u r ei si n t r o d u c e d ，b a s e do nt h a ts t r u c t u r e t h e i d e n t i f i c a t i o na n dc o n t r o lo fa u t o m o b i l em o d e li sp r o c e e d e d i ia b s t r a c tu s i n gm a t l a bl a n g u a g e ，c o m p i l et h es i m u l a t i o np r o g r a m ，t r a i n i n ga n dl e a r n i n go fn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e ra n di d e n t i f i e ri sp r o c e e d e d a tl a s t t h ea n a l y z ea n ds u m m a r i z eo f r e s u l t so fi d e n t i f i c a t i o na n dc o n t r o l l i n gi sp r o c e e d e d f i n a l l y , af e e d b a c kc o n t r o ls y s t e mo fn e u r a ln e t w o r kw a sd e s i g n e da n dad i r e c tl e a r n i n gm e t h o dw a sp r o d u c e dt ot r a i nt h en e u r a ln e t w o r kw h i c hw a sa p p l i e di nt h en o n l i n e a rm o d e lo fs e m i a c t i v es u s p e n s i o n n er e s u l to ft e s ts h o w e dr i d et o m f o r ta n dh a n d l i n gw a si m p r o v e dp r e f e r a b l ya f t e rt h ec o n t r o l ，a n dt h es e m i a c t i v es u s p e n s i o ns y s t e mh a r m o n i z e dt h ev e h i c l ep e r f o r m a n c ew i t lt h ec o n t r o i l e r k e yw o r d s ：s e m i - a c t i v es u s p e n s i o n ，n e u r a ln e t w o r k ，v a r i a b l e - d a m p e r , s i m u l a t i o ni i i独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名张磅胡日期奠一。彳占i i关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名独磅皓导师签名第一章绪论第一章绪论1 1汽车悬架系统及其发展概述汽车在行驶时，由于路面的不平会引起汽车的振动。汽车的振动是影响汽车行驶平顺性和操纵稳定性的重要因素。汽车减振主要使用悬架系统，它一般用弹性元件和阻尼元件构成，用以缓冲和吸收因路面不平而产生的激振力，同时承受汽车转向时产生的侧倾力。作为连接车轮与车架的重要总成，悬架性能的优劣直接关系到车辆的平顺性、安全性、通过性等多种性能，同时它还影响到零部件的使用寿命。其中悬架传递的垂直力保证了车身的质量最终由地面承担，纵向力保证了车辆的起动、制动、前进和倒退，侧向力保证了车辆的曲线运动。悬架要缓和由不平路面传给车身的冲击载荷，衰减由冲击载荷引起的承载系统的振动。在车辆侧倾或俯仰的时候，悬架要能及时的控制车身姿态，保证此时的舒适性和安全性。同时悬架的变形不能大，不能超过车辆总体设计所提供的空间。根据性能和结构特点车辆悬架可以分为三大类：被动悬架、可调节的半主动悬架和主动悬架【l 】。k 呻地mli骞。中i地lmk 他l地被动悬架半主动悬梁主动悬架图卜1 悬架系统的分类f i g l - 1t h ec m e g o f i e so f s u s p e n s i o ns y s t e m s力发生器评价悬架的两个最主要性能指标是乘坐的舒适性和操纵稳定性。提高乘坐舒适性，要求悬架比较软以满足汽车行驶在不平路面上时车轮有较大的运动空间，但结果必将导致汽车在行驶过程中，由于路面颠簸而使车身位移增大，对汽车行驶稳定性带来影响；反之，提高汽车操纵稳定性，要求较大的弹簧刚度和阻尼力，但这时汽车即使行驶在平整的道路上，也会产生颠簸。这样就必须在悬架设计过程中对乘坐舒适性和操纵稳定性r10li第一章绪论进行折中。尽管传统悬架在结构上不断更新和完善，采用优化设计，但传统悬架仍受到许多限制，如最终设计的悬架系数( 如弹簧刚度、减振器阻力) 是不可调的，致使传统悬架系统只能保证汽车在一种特定道路和速度条件下达到性能最优，只能被动承受地面作用力，所以一般称传统悬架为被动悬架。设计，也只能把其性能改善到一定的程度：即在设计点处为最优。为了克服被动悬架的上述缺陷，人们尝试了很多方法，如采用非线性变刚度弹簧，虽然取得了一定的效果，但是仍不能从根本上消除上述的缺陷。改善悬架性能的根本出发点在于改善悬架对车轮和车身的作用力，可以从改变悬架刚度或阻尼或同时改变两者入手。于是各国从6 0 年代起开始了主动、半主动悬架的设计研究。许多研究者应用新技术、新材料并与控制理论、计算机技术相结合开发实施了机、电、液一体化可控悬架系统。1 9 5 4 年，g m 公司的e r p i e l l a b r o s s e l l j 在悬架设计中首先提出了主动悬架的思想，1 9 6 5 年w o o b s o n 和l r l a w t h e r t m 又作了类似的研究，s k i m i c a 和t h r o c k w e l l 、j m l a w t h e r l 3 j 作了应用伺服机构作为主动元件的理论研究。早期研究采用的数学模型是忽略了非簧载质量和轮胎特性的单自由度系统。1 9 7 6 年a g t h 4 1 研究了两个自由度的车辆模型，并应用空间状态技术和线性最优控制理论来确定最优控制律。随后t h o m p s o n 和p e a r c e 5 1 把两自由度模型扩充成四自由度模型，并研究了对白噪声输入的响应。1 9 8 6 年r m c h a l a s s a n i l 6 研究了整车模型的行驶性能。在2 0 世纪6 0 年代早期，许多人已经开始了一些基础的研究工作，但首先对主动悬架的基本思想和控制规律进行归纳和总结的是t h o m p s o n ! “，t h o m p s o n 证明了主动悬架系统对提高车辆性能的作用1 2 j 。目前，车辆主动悬架的研究在国内外，尤其在国外得到了广泛的开展，许多大学与汽车大型企业对主动悬架进行了理论和实践的研究，并取得了很好的效果。2 0 世纪8 0 年代初，关于车辆主动悬架系统的研究和开发成果得到了实现。1 9 8 2 年l o t u s 公司研制出有源主动悬架系统，瑞典v o l v o 公司在其车上安装了实验性的l o t u s主动悬架系统。1 9 8 9 年丰田c e l i a 车型上装置了主动油气悬架系统【8 】。尼桑、保时捷、福特、奔驰等公司均在其高级轿车上安装了各自开发的主动悬架系统。半主动悬架的概念是由d a c r o s b y 和d c k a r n o p p l 9 1 于7 0 年代提出的，当时的半主动悬架是减振可调的。此后，许多学者研究把它应用火车、拖拉机及其高速气垫船和坦克上的可能性。m a r g o l i s 1 0 等人于1 9 7 5 年演示了“开关”控制的半主动悬架，能产生较大的阻尼力，经改进己应用到汽车工业中。日产公司研制了一种“声纳”式半主动悬架，它可通过声纳装置预测前方路面信息，悬架减振器有“柔和”、“适中”和“稳定”3种选择状态。更为复杂和实用的是c r o s b y 和k a m o p p 等提出的阻尼连续可调的半主动悬架，对这种半主动悬架的研究很快由1 自由度扩展到2 自由度1 4 车辆模型，一直到更为复杂的多自由度模型。h u b b a r d 和m a r g o l i s 于1 9 7 6 年引入了半主动控制弹簧的概念，弹簧刚度的改变是通过切换空气弹簧实现的，也称为空气悬架【1 1 1 。空气悬架能根据2第一章绪论车辆行驶的状态和外界激振的变化自动调节空气弹簧的刚度、减振器的阻尼以及车身高度，从而缓和路面传来的冲击和振动，提高车辆行驶的平顺性和操纵稳定性等。丰田汽车公司1 9 8 6 年的s o a r e r 车型采用了能分别对阻尼和刚度进行三级调节的空气悬架。日本丰田l e x u sl s 4 0 0 g t 型轿车的空气弹簧刚度可在“软”和“硬”之间切换，减振器的阻尼也有3 种不同的特性可供选择。法国雪铁龙轿车的半主动油气悬架也可自动调节悬架的刚度和阻尼，部分车型还有车高调节功能。许多学者对可控阻尼的半主动悬架进行了硬件和控制策略的改进，如k i m b r o u g h 于19 8 6 年在控制方法中引入了l y a p u n o v 方程，p r i n k o s 等人于1 9 9 4 年使用电流变和磁流变体作为减振的阻尼介质，都取得了一定的成效【l2 1 。在国内，这方面的研究还比较滞后，所以，进一步研究半主动悬架的应用是又理论和实际意义的。国内的研究主要集中在变阻尼的半主动悬架研究上：有改变阻尼介质粘稠度实现变阻尼的；还有改变阻尼孔的大小，实现变阻尼的。目前的研究手段多依靠仿真和试验进行。车辆悬架振动控制系统的研究和开发是车辆动力学与控制领域的前沿课题。近几对主动悬架的研究主要从两个方面展开：一是控制方法的选择，即对采用何种控制律的研究；二是作动器的设计，即硬件上怎样实现的问题。因此，根据悬架系统可控性可分为被动悬架、半主动悬架、主动悬架。一般被动悬架包括弹簧和减振器，其中弹簧和减振器主要用来支撑悬架簧载质量的静载荷和动态响应特性，减振器在振动中还消耗能量而起减振作用。因此，被动悬架减振器设计及与弹簧刚度、质量的匹配是人们研究的重点。半主动悬架其组成与结构和被动悬架有类似之处，但不同之处是其减振器的阻尼系数能在一定范围内实时主动调节或承载弹簧的剐度也是可变的。半主动悬架刚度和阻尼的调节策略及实现是研究的关键。一般情况下，阻尼或刚度的改变由机、电、液复合控制方法来实现。主动悬架是由弹性元件和力发生器组成。这种力发生器一般是液压缸，由外部油泵供给能量，产生由控制信号确定的力。由于控制策略的好坏对悬架特性的影响至关重要，因此悬架控制策略的研究成为半主动悬架研究的一个重要方面。多年来，国内外汽车工程界的专家和学者对半主动悬架的控制策略进行了大量的研究。从1 9 7 5 年m a r g o l i s 的开关控制到1 9 8 8 年章一鸣等的最优控制，发展到2 0 世纪9 0 年代针对汽车悬架的非线性控制和智能控制，如1 9 9 4 年m o r a n ”】等的神经网络控制，a s c h e r r y 1 4 】等的模糊控制等。近年来，在国外许多大的汽车制造厂家研制出了能随车辆行驶状态自适应地改变悬架刚度和阻尼的半主动悬架系统，并在高档车上使用，但是在控制策略的改进、系统稳定性的增加、性能价格比的提高等方面仍有很多工作要做。而目前国内制造的车辆基本上仍采用被动悬架，半主动悬架刚刚开始使用，主动悬架的研究尚处于悬架系统控制算法的优化设计、理论分析及计算机仿真阶段。目前，在这三种悬架系统中，被动悬架己广泛使用在各种汽车上，但其性能如前所第一章绪论述，不能满足汽车各项性能需要。主动悬架在理论上来说，能兼顾各种动力学要求，可以实现理想悬架的控制目标，符合汽车发展的趋势，但能量消耗大，成本高，结构复杂。这些都成为制约主动悬架发展的瓶颈。而半主动悬架系统的性能可达到接近主动悬架的性能，且不需要外部能源，制造成本低。因此，半主动悬架是近期最有可能走向市场的新兴技术。1 2 控制理论在半主动悬架控制中的应用概述近年来，国内外学者应用控制理论提供的方法在汽车半主动悬架控制系统的研究方面做了大量的研究工作：古典控制理论的根轨迹法和频率法；现代控制理论的振型分析与控制、极点配置法、区域极点配置法、速度反馈、最优控制；自适应、自校正控制；神经网络和模糊控制；以及鲁棒控制和非线性控制。车辆悬架振动系统大多采用传感器拾取车身绝对速度、车身对车轴的相对速度、车身的加速度等信号，经8 位、1 6 位和3 2 位微处理器发出指令执行适时控制，由电液控制阀或步进电机等执行机构调节阻尼系数( 半主动) 或控制力( 主动、【1 5 l 。引入主动控制技术后的悬架是一类复杂的非线性机、电、液动力系统，其研究进展和开发应用与机械动力学、流体传动及测控技术、计算机技术、电子技术、材料科学等多个学科的发展紧密相关。近十年来，这些学科的发展为悬架系统从被动隔振走向振动的主动控制奠定了基础。特别是信息科学中对最优控制、自适应控制、模糊控制、人工神经网络控制等的研究，不仅在理论上取得令人瞩目的成绩，同时也已开始应用于汽车悬架系统的振动控制，使车辆悬架振动控制系统的研究不仅在理论上和方法上取得了显著的进步，而且也出现了工程实际应用的可能。目前，应用于车辆悬架控制系统的控制方法有最优控制方法、自适应控制方法、基于神经网络控制和模糊控制等的智能控制方法等三类控制方法。最优控制方法要首先确定明确的目标函数，接着采用一定的数学方法计算出使该函数取极值时系统的控制输入。通常情况下，目标函数是根据经验确定的，而最优控制的解也是在极少数的情况下才能得到解析解。应用于悬架振动控制系统的最优控制方法可以分为线性最优控制、h o o 最优控制和最优预见控制。线性最优控制是在系统较为理想的模型基础上，采用受控对象的状态响应与控制输入的加权二次型作为性能指标，同时在保证受控结构动态稳定的条件下实现最优控制。例如，将l q ( l i n e a rq u a d r a t i c 线性二次型) 调节器控制理论和l q g ( l i n e a rq u a d r a t i cg a u s s i a n 线性二次高斯型) 控制理论应用于汽车悬架系统实现的最优控制【l6 】【1 7 】。h q o 最优控制是在保证闭环系统各回路稳定的条件下设计控制器，使相对噪声干扰的输出取极小的一种最优控制法。为了模拟由于车身质量、轮胎刚度、减振器阻尼系数等条件变化不确定的误差，应用h q o 最优控制方法可使车辆悬架振动控制具有较强的鲁棒性【1 8 】。最优预见控制方法是在最优控制的基础上，加入路面信息前馈的成分，利用车辆前4第一章绪论轮的扰动信息预估路面的干扰输入，将测量的状态变量反馈给前后控制器实施最优控制【1 2 】。根据预见信息的测量及利用方法不同，可构成不同的预见控制系统，如对四轮进行预见控制和利用前轮扰动信息对后轮进行预见控制。由于这种控制方法可提前检测到前方路面的状态和变化，将使控制系统有足够的时间采取措施，其中预见时间的选择对控制效果影响很大。仿真和实验结果表明，此控制方法可大大降低系统的能耗，且改善系统的控制性能【l9 1 。它特别适用于轨道车辆的主动悬架，这是由于有轨道车辆大多时候是在同一轨道往复行驶，这样就可根据现在和过去的信息预测未来的路况，进而结合传统的线性二次型控制系统即可实现最优控制【1 7 】。自适应控制方法是一种可以自动检测系统参数变化，进而时刻保持系统性能指标为最优的控制方法，它适用于具有一定不确定性的系统。而车辆悬架振动系统就是含有许多不确定因素，且很难用定常反馈系统达到预定控制性能要求的非线性动力系统。自适应悬架系统也称电子控制悬架系统( 即e c s ，e l e c t r o nc o n t r o ls y s t e m ) ，它可根据悬挂装置的瞬时负荷，自动地实时调节空气弹簧的刚度和减振器的特性，以适应当时的负荷，保持悬架的既定高度，微机根据悬架变位、加减速、转向、车速等各种传感器信号，控制悬架装置的高度。其控制功能分乘坐舒适性控制、车辆姿态控制、车高控制和操纵稳定性控制。应用于车辆悬架振动控制的自适应控制方法主要有两类控制策略：自校正控制和模型参考自适应控制。自校正控制方法是一种将受控对象参数在线识别与控制器参数整定相结合的控制方法。文献 2 0 1 把非线性自校正控制( 即s t c ，n o n l i n e a rs e l f - t r u e u pc o n t r 0 1 ) 应用于非线性车辆主动悬架系统，能适应悬挂载荷和悬架元件特性的变化，自动调整主动悬架系统的控制器来降低车辆的振动。模型参考自适应控制的原理，是当外界激励条件和车辆自身参数状态发生变化时，被控车辆的振动输出仍能跟踪所选定的理想参考模型。文献 2 1 提出了一种新的自适应控制方法，通过跟踪一个预先定义的参考模型获得任何非线性时变悬架模型的最优性能，最优性能依赖于包含前馈控制器和辅助控制器参数的自适应控制规则达到，文献 2 2 把非线性“滑模”控制规则应用于电液悬架系统，控制器依赖于精确的悬架系统模型，采用自适应控制的车辆悬架阻尼减振系统改善车辆的行驶特性。这种控制方法在德国大众汽车公司的底盘上得到了应用【23 1 。最早提出半主动悬架控制方法是天棚阻尼控制方法【2 4 1 ，由于其控制算法简单，得到了广泛的应用。但天棚阻尼控制只解决了悬架系统的舒适性而没有很好解决操纵稳定性问题。因此，目前研究的重点是改进型的天棚阻尼控制方法在半主动悬架系统的应用。以经典控制理论为基础的p i d 控制不需要了解被控对象的数学模型，只须根据经验进行调节器参数在线调整，即可取得满意的结果，不足的是对被控对象参数变化比较敏感。研究查表法变参数p i d 控制和模糊p i d 控制方法在半主动悬架控制系统中应用有一第一章绪论定的实际的意义。自适应控制方法应用在汽车悬架控制系统有自校正控制和模型参考自适应控制两类控制策略。自校正控制是一种将受控对象参数在线识别与控制器参数整定相结合的控制方法。模型参考自适应控制是在外界激励条件和车辆自身参数状态发生变化时被控车辆的振动输出仍能跟踪所选定的理想参考模型。采用自适应控制的车辆悬架阻尼减振系统改善车辆的行驶特性。在德国大众汽车公司的底盘上得到了应用【2 5 1 。模糊控制方法在半主动悬架系统中的应用效果比常规控制方法有效【2 6 1 。但模糊控制器的稳定性只通过一些模拟过程测试，判断其稳定性的标准还不存在；控制器只适用于一定的汽车参数；改变轮胎性能会使控制结果明显变坏；路面性质对控制效果影响较大。因此，模糊控制方法在半主动悬架控制系统中应用从理论上无法判定，只能通过系统实测才能确定。人工神经网络是生物学中脑神经网络的抽象、简化和模拟，是一个由大量类似于人脑神经元的处理单元所组成的高度并行的非线性动力系统，其特点是可学习性和巨量并行性，它具有自动知识获得、联想记忆、自适应性、良好的容错性和推广能力，故在车辆悬架振动控制中有广泛的应用前景。日本农业大学的m o r a n 和n a g a l 2 7 1 把神经网络控制方法用于非线性悬架动力系统的识别和实施最优控制上，模拟计算结果表明，神经网络控制较线性反馈控制，系统性能改善约1 0 。还可以应用神经网络理论设计车辆主动悬架系统的动力补偿器型控制器。研究表明用神经网络控制的非线性悬架系统，比用传统的l q 调节器控制的悬架具有更好的性能。神经网络是一个由大量处理单元所组成的高度并行的非线性动力系统。其特点是可学习性和并行性。故在汽车悬架振动控制中有广泛的应用前景。但神经网络不适于表达基于规则的知识，需要较长的训练时间。因此，神经网络须与其它控制方法相结合构成复合控制模式，才能具有更大的实际应用。总之，半主动悬架控制方法较多，各种方法均有利弊。综合应用各种方法开发系统控制器是发展方向。从文献分析看，日本、德国、韩国等汽车发达国家，基本都是基于天棚阻尼控制理论、模糊控制理论和自适应控制理论为主线的复合控制策略1 2 8 1 。任何控制系统总存在不可避免的时滞，它会导致反馈控制系统预料外的失稳。出现对安全性极为不利的轮跳。需要分析受控悬架系统的稳定性及可能出现的混沌运动【2 9 】。因此，在汽车半主动悬架振动控制系统开发过程中，应该结合实际车型研究和开发控制有效、实用简单、造价合理的控制器，并经过大量的实车测试才能推广应用。1 3 本文的研究内容及研究意义、研究方法控制系统仿真技术是对自动控制系统进行分析、设计和综合研究的一种很有效的手段。在计算机高速发展的今天，利用计算机研究控制系统，可以先把实际系统建成物理和数学模型，在一定的仿真软件上利用某种控制策略对此控制系统进行模拟控制研究。第一章绪论最终我们根据仿真研究的结果，指导实际物理系统的试验。仿真控制系统可以大大节约试验的成本，减少产品的研制周期，并且更具安全性，不过仿真的结果还得通过实际的物理试验来检验，但它对物理试验有很重要的指导意义。控制系统仿真对汽车主动半主动悬架的应用也有很重要的意义：建立汽车悬架的数学模型，对实际的路面进行仿真，设计新型的控制策略，比较各种控制策略的仿真结果，实现汽车主动半主动悬架最佳的综合性能。论文运用m a r l a b 十s i m u l i n k 软件对汽车悬架控制策略进行仿真。m a t l a b 是l9 8 0 年美国的c l e v em o l e r 博士研制的。s i m u l i n k 是t h em a t h w o r k s 公司于1 9 9 0 年推出的产品，是用于在m a t l a b 下建立系统框图和仿真环境的。早在s i m u l i n k 出现之前，仿真一个给定框图的连续系统是件很复杂的事，特别是对整个系统的仿真更是需要大量的手工编程，很不乐观，很容易出现错误，结果常常令人难以想象。用s i m u l i n k 建模很多时候容易得像在v i s u a lb a s i c 建立控件一样容易【3 。本课题的目的是，通过对汽车悬架动力学系统进行神经网络自适应控制的神经网络辩识和控制，神经网络反馈控制的神经网络学习控制规则，探讨研究神经网络控制这一理论在汽车变阻尼半主动悬架系统中的应用前景。本研究的目标是，探讨将神经网络自适应控制和神经网络反馈控制用于变阻尼半主? 。动悬架控制的可行性，为变阻尼半主动悬架系统电子控制单元的开发提供理论上的和技术上的支撑。围绕上述目标，本研究的主要内容如下：控制系统仿真技术是对自动控制系统进行分析、设计和综合研究的一种有效手段。在计算机高速发展的今天，利用计算机研究控制系统，可以先把实际系统建成物理和数学模型，利用仿真软件提供的某种控制策略对控制系统进行模拟控制研究。最后利用仿真研究的结果，指导实际物理系统的试验。本研究的仿真控制是利用m a t l a b + s i m u l i n k + t o o l b o x 仿真软研究神经网络自适应控制和神经网络反馈控制用于变阻尼半主动悬架控制的可行性。神经网络自适应控制是通过用神经网络对汽车悬架系统进行系统辨识，根据辨识结果用神经网络进行变阻尼半主动悬架控制，以车身质心垂直加速度为主要控制目标，因为车身质心垂直加速度代表车辆行驶平顺性指标，同时不要引起汽车操纵稳定性太大的变化，然后对比分析了被动悬架和神经网络自适应控制半主动悬架各性能指标的差异。神经网络反馈控制是用半主动悬架性能评价函数代表控制规则，控制规则兼顾汽车行驶平顺性和操纵稳定性，然后用神经网络学习该控制规则，从而进行变阻尼半主动悬架控制，车身加速度、悬架动挠度、车轮动载荷这些反应车辆行驶平顺性和操纵稳定性等指标，对比分析被动悬架和神经网络反馈控制半主动悬架各性能指标的差异。研究神经网络自适应控制和神经网络反馈控制应用于变阻尼半主动悬架的可行性。第二章汽车悬架模型的研究第二章汽车悬架模型的研究无论是在经典控制理论或者是现代控制理论中，对于确定性自动控制系统均是以某类数学表达式来描述被控对象的动态特性为前提，然后建立整个系统的数学模型。再以系统数学模型为依据，选择各种理想的控制策略，设计系统控制器，达到良好的控制效果。因此，建立正确的数学模型是获得有效控制性能的基础。所以在对汽车半主动悬架控制算法进行研究前，必须对“道路一车辆一人”系统综合分析，在进行控制系统计算机仿真前，建立合理准确的悬架振动模型。即建立系统的数学模型【3 1 1 。2 1二分之一车体模型目前汽车悬架振动控制多采用1 4 车2 自由度模型，该模型虽然结构简单便于控制，但是只能表征车身的质心加速度和速度的变化，因而效果不甚理想，而i 2 车4 自由度模型既能表征车身的质心加速度和速度的变化又能表征车身绕其质心轴的俯仰角加速度和角速度的变化，结构也不太复杂，因而不失为一种既方便计算又能表征汽车悬架特性的较为理想的模型。故本论文选用1 2 车4 自由度模型，四自由度1 2 车被动悬架模型，如图2 - 1 所示。图2 - l 四自由度1 2 车被动悬架模型f i 醇- 1t h eh a l f - c a rm o d e lw i t hp o s i t i v es u s p e n s i o n由于研究悬架对行驶平顺性的影响，所以忽略了轮胎阻尼，即不考虑轮胎所受的阻尼力。8_ _第二章汽车悬架模型的研究图2 2 四自由度1 2 车主动悬架模型f i 9 2 2t h eh a l f - c a rm o d e lw i t ha c t i v es u s p e n s i o n图2 - 3 四自由度1 2 车半主动悬架模型f i 9 2 3t h eh a l f - c a rm o d e lw i t hs e m i - a c t i v es u s p e n s i o n由图2 3 可知，该半主动悬架的阻尼元件采用的是可调阻尼减振器，减振器的阻尼力在最大值和最小值间变化，所以前悬架减振器的阻尼c ，包括两部分：一部分为基值阻尼白，另一部分为可调阻尼c 。后悬架减振器的阻尼c ，也包括两部分：一部分为基值阻尼o ，另一部分为可调阻尼c ，。有c l = 勺+ 、0 = + 。其中勺、即为前后悬架的可调控制阻尼。首先建立四自由度1 2 车主动悬架模型的状态方程和输出方程。在图2 2 中，聊。、，分别为簧载质量的总质量和转动惯量。，、，分别为前、后轴非簧载质量。口、b第二章汽车悬架模型的研究分别为簧载质量质心至前、后轴的距离。z 为簧载质量质心处位移。后轮输入的路面不平度。知、分别为前、后轴非簧载质量位移。后减振器的基值阻尼系数。b 、b 分别为前、后悬架的刚度系数。后轮胎的刚度。“，蚱分别为前后悬架的主动控制力。该模型系统的广义坐标为：z ，0 ，幻，z 一，o 。采用拉格朗日方法建立系统运动学方程。系统的总动能：墨= 寻鸭j 2 + 导毋2 + i 1 乃2 + ；艺幻、o 分别为前、勺、勺分别为前、匕、b 分别为前、( 2 - 1 )糸统的思势能：已2 三b ( z ，一句) 2 + 吾k ( z ，一) 2 + ；七，( 勺一z 矿) 2 + 丢k ( 一y，一9 、= 吾b 乜一口9 一锄) ：+ 吾k ( ：+ 的) ：+ 毒( 乃一乃) z + 昙b ( 一。) ：u 纠系统的耗散能：易= ；勺( 刁一句) 2 + 吾( 4 一o ) 2 = 吾勺。一口分一句) ：+ 吾o + 硒毛，) ：( 2 3 )由广义拉格朗日方程：旦( 象) - 等+ 鲁+ a e a d t，= g ”、8 日l 。8 q a q a 4 fq可以得出四自由度1 2 车主动悬架系统的动力学方程：车身垂直运动微分方程：；? b1 2 i 口? 一勺+ b 。+ 始一孙) + 勺。一日矽一勺) + ( 2 - 4 )勺仁+ b o o ) = “，+ 蚱车身俯仰运动微分方程：口一嘭( z a o 一乃) + 6 b 0 + 的一o ) 一a 0 一d 毋一匆)r 。：、+ 6 勺( j + 晒一j 。) ：一口“，+ 帆l 2 一叫前簧下质量垂直运动微分方程：7 乏f ，一b ( z a o 一句) 一勺0 一a o 一) + b ( 乃- - z r ) = 一叶( 2 6 )后簧下质量垂直运动微分方程：一也，( z + b o 一= 。) 一c 。( j + 6 毋一o ) + t ，( z 。一z 。) = 一”，( 2 7 )为了得到状态方程，将z 用下式替换z ：a z , 。+ b 。z i ，并有z ：堡2 芝羔，又车身角振动幅度一般在几度以内，所以可用下式替口+ d口+ b。一1 0第二章汽车悬架模型的研究换：0 。t a n 8 ：三二，并有痧：三二。口十d口- i - d从而建立系统状态方程和输出方程形如式( 2 8 ) 。j x = 倒+ b u + g ( 2 8 )【y = c x - i - d u式中，状态向量为：x = 乃一z q - ，0 ，z ，一乃，j 矿，z r 一，j ，o