CN108717257A - 一种基于粒子群优化的pid主动悬置控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，包括步骤：1、利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行优化，将优化后的控制参数嵌入整个主动悬置隔振系统；2、将车身被动侧的加速度信号视为误差信号，并将误差信号与目标误差信号相减，获取输入信号；3、将输入信号输入至优化后的PID控制器，获取主动悬置作动器的控制电压；4、利用控制电压对主动悬置作动器进行控制，通过主动路径获取主动悬置作动器的传递力；5、将获取的主动悬置作动器的传递力与发动机振动通过被动路径得到的传递力叠加，消除误差，抑制动力总成传递到车身的振动。与现有技术相比，本发明可避免次级通道辨识误差带来的控制性能变差问题，使控制更加简单有效。
Description
技术领域
本发明涉及汽车发动机隔振领域，尤其是涉及一种基于粒子群优化的PID主 动悬置控制方法。
背景技术
内燃机的结构形式，主要是以曲柄连杆机构组成的以往复运动为特点的热动力机。虽然根据相似的工作原理，在结构上还发展有回转式、凸轮盘式等，但当前主 要应用的仍然是曲柄连杆机构，其工作特点是间歇性的周期性循环，这使得内燃机 中的零部件承受着周期性变动力的作用。内燃机发生各类振动现象的激励，主要来 自气缸内的气体压力，以及由于主运动机构的运动而产生的惯性力。而对于发动机 的振动问题，传统的液压悬置和橡胶悬置无法从根本上抑制发动机的振动问题，主 动悬置作为一种新型的主动隔振方法，能够大幅度抑制发动机的振动问题。在现有 的主动悬置隔振系统控制方法中，主要采用FXLMS(Filtered-X Least Mean Square， 滤波型最小均方)算法进行控制，但该算法需要进行复杂的通道辨识，使控制过程 较为繁琐。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于粒子群 优化的PID主动悬置控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，包括以下步骤：
S1：利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行优化，将优化后的控 制参数嵌入整个主动悬置隔振系统中；
S2：将车身被动侧的加速度信号视为误差信号，并将误差信号与目标误差信 号相减，获取输入信号；
S3：将输入信号输入至优化后的PID控制器，获取主动悬置作动器的控制电 压；
S4：根据获取的主动悬置作动器的控制电压，对主动悬置作动器进行控制， 通过主动路径获取主动悬置作动器的传递力；
S5：将获取的主动悬置作动器的传递力与发动机振动通过被动路径得到的传 递力叠加，消除误差，完成动力总成传递到车身的振动的抑制。
优选地，所述的步骤S1具体包括以下步骤：
101)利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行初始化；
102)选取优化目标函数，将初始化后的PID控制器的控制参数输入至主动悬 置隔振系统，获取优化目标函数值；
103)设置目标值，将获取的优化目标函数值与目标值进行对比，若优化目标 函数值不超过目标值，则优化迭代停止，若优化目标函数值超过目标值，则运用粒 子群优化算法进行参数更新，重新执行步骤102)。
其中，步骤101)的具体内容为：
在时间t＝0时，初始化随机地产生由n个粒子组成的种群，对种群中的n个粒 子寻找最优解，获取最接近最优解空间的坐标量，即获取初始化的PID控制器的 控制参数。
在所述的步骤102)中，优选误差性能指标ITAE作为优化目标函数，误差性 能指标ITAE为加速度信号与目标误差信号相减后的时间乘绝对误差积分，其表达 式为：
式中，t为时间，|e(t)|为加速度信号与目标误差信号相减后的绝对误差。
优选地，所述的目标误差信号选取为0。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明利用粒子群优化算法对PID控制器进行优化，并将优化后的PID 控制器嵌入整个主动悬置控制器中进行控制，过程中无需进行传统方法中的次级通 道辨识，即能够避免传统方法次级通道辨识误差带来的控制性能变差的问题；
二、采用本发明方法优化后的PID控制器参数简单，使主动悬置控制器控制 更加方便，同时能够得到很好的控制效果，进一步高效地抑制发动机传递到车身的 振动。
附图说明
图1为采用本发明方法的主动悬置系统控制原理图；
图2为一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法的流程图；
图3为积分时间绝对误差函数随迭代次数的变化图；
图4为PID控制器的控制参数寻优迭代的变化图，其中，图4(a)为比例系 数随迭代次数的变化曲线图，图4(b)为积分系数随迭代次数的变化曲线图，图4 (c)为微分系数随迭代次数的变化曲线图；
图5为本发明实施例中，采用本发明方法控制前后的主动悬置控制系统传递 力的控制效果图；
图6为本发明实施例中，采用本发明方法控制前后的动刚度变化对比图，其 中，图6(a)为控制前后的动刚度幅值变化对比图，图6(b)为控制前后的动刚 度相位变化对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1、图2所示，本发明涉及一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法， 用于抑制动力总成传递到车身的振动，该方法包括以下步骤：
步骤一、对PID控制器的控制参数采用粒子群优化算法进行优化，并将优化 后的控制参数嵌入整个主动悬置隔振系统中。
步骤二、将车身被动侧的加速度信号视为误差信号，并将误差信号与目标误差 信号相减，获取输入信号。
步骤三、将输入信号输入至优化后的PID控制器，获取主动悬置作动器的控 制电压。
步骤四、根据获取的主动悬置作动器的控制电压，对主动悬置作动器进行控制，通过主动路径获取主动悬置作动器的传递力。
步骤五、将获取的主动悬置作动器的传递力与发动机振动通过被动路径得到的传递力叠加，消除误差，完成动力总成传递到车身的振动的抑制。
在进行PID控制器的控制参数优化之前，需确定优化的目标函数。在步骤一 中，本实施例选取优选误差性能指标ITAE(integrated time and absolute error，积分 时间和绝对误差)作为优化目标函数，即加速度信号与目标误差信号相减后的时间 乘绝对误差积分，该优化目标函数的表达式为：
本实施例将采用PSO(Particle Swarm Optimization，粒子群优化算法)算法在求解空间中搜索更优的PID控制器的控制参数。在PSO算法中，每个优化问题的 解都是搜索空间中的一只鸟，称之为“粒子(Particle)”。所有的粒子都有一个由 被优化的函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO算法初始化为一群随机 粒子，然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来 更新自己。第一个“极值”便是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值 Wpbest；另一个“极值”为整个种群目前找到的最优解，称为全局极值Wgbest。第i 个粒子在k时刻的位置Vi(k)和速度Wi(k)的更新迭代方程如下：
Wi(k)＝Wi(k-1)+Vi(k)
式中，r1和r2代表加速因子。为了能够运用PSO算法来对主动悬置的PID控 制器进行优化，其具体流程为：
1)首先利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行初始化，即在时间 t＝0时，初始化随机地产生由n个粒子组成的种群，对种群中的n个粒子寻找最优 解，获取最接近最优解空间的坐标量，即初始化的PID控制器的控制参数：比例 系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd；
2)将初始化后的PID控制器的控制参数输入至主动悬置控制系统，获取优化 目标函数值；
3)设置目标值，将获取的优化目标函数值与目标值进行对比，若优化目标函 数值不超过目标值，则优化迭代停止，若优化目标函数值超过目标值，则运用粒子 群优化算法进行参数更新，得到位置和速度更新后的新的粒子参数，执行步骤2)。
图3和图4分别为目标函数和控制器参数随迭代次数变化的关系图。从图中可 看到，随着迭代次数的增加，时间乘绝对误差积分达到了收敛，且PID控制器的 比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd最后也都能够收敛。
将车身被动侧的加速度信号视为误差信号，并将误差信号与目标误差信号相减，获取输入信号；为了将被动侧的加速度信号衰减到0，这里目标信号选为0。将优 化后的PID控制器嵌入整个主动悬置控制器中，获取主动悬置作动器的控制电压， 根据控制电压对主动悬置作动器进行控制，通过主动路径获取主动悬置作动器的传 递力，并将其与发动机振动通过被动路径得到的传递力进行平衡计算，消除误差， 得到控制前后的效果对比图如图5所示。由图5可知，经PID控制器后的传递力 大幅度衰减，验证了PID控制的有效性。
汽车动力总成悬置系统的动刚度是评价悬置系统隔振性能的重要指标，图6 为采用本发明方法控制前后的动刚度变化图。从图6中可以看到经PID控制器控 制后，动刚度大幅度衰减，侧面反映了PID控制器的有效性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效 的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明 的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，用于抑制动力总成传递到车身的振动，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行优化，将优化后的控制参数嵌入整个主动悬置隔振系统中；
S2：将车身被动侧的加速度信号视为误差信号，并将误差信号与目标误差信号相减，获取输入信号；
S3：将输入信号输入至优化后的PID控制器，获取主动悬置作动器的控制电压；
S4：根据获取的主动悬置作动器的控制电压，对主动悬置作动器进行控制，通过主动路径获取主动悬置作动器的传递力；
S5：将获取的主动悬置作动器的传递力与发动机振动通过被动路径得到的传递力叠加，消除误差，完成动力总成传递到车身的振动的抑制。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括以下步骤：
101)利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行初始化；
102)选取优化目标函数，将初始化后的PID控制器的控制参数输入至主动悬置隔振系统，获取优化目标函数值；
103)设置目标值，将获取的优化目标函数值与目标值进行对比，若优化目标函数值不超过目标值，则优化迭代停止，若优化目标函数值超过目标值，则运用粒子群优化算法进行参数更新，重新执行步骤102)。
3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，其特征在于，所述的步骤101)的具体内容为：
在时间t＝0时，初始化随机地产生由n个粒子组成的种群，对种群中的n个粒子寻找最优解，获取最接近最优解空间的坐标量，即获取初始化的PID控制器的控制参数。
4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，其特征在于，在所述的步骤102)中，优选误差性能指标ITAE作为优化目标函数。
5.根据权利要求4所述的一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，其特征在于，优选的误差性能指标ITAE为加速度信号与目标误差信号相减后的时间乘绝对误差积分，其表达式为：
式中，t为时间，|e(t)|为加速度信号与目标误差信号相减后的绝对误差。
6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法，其特征在于，所述的步骤S2中，目标误差信号选取为0。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109932906A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-06-25 | 同济大学 | 一种基于拓展次级通道的FxLMS主动悬置控制方法 |
| CN113655713A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-11-16 | 中国人民解放军海军工程大学 | 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103699719A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-04-02 | 桂林电子科技大学 | 车辆动力总成悬置系统区间优化设计方法 |
| CN105717794A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-06-29 | 同济大学 | 基于加速度信号反馈的主动悬置FxLMS自适应控制方法 |
| CN106347059A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-01-25 | 山东理工大学 | 一种基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路pid控制方法 |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103699719A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-04-02 | 桂林电子科技大学 | 车辆动力总成悬置系统区间优化设计方法 |
| CN105717794A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-06-29 | 同济大学 | 基于加速度信号反馈的主动悬置FxLMS自适应控制方法 |
| CN106347059A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-01-25 | 山东理工大学 | 一种基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路pid控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| RONG GUO等: "An Improved PID Controller Based on Particle Swarm Optimization for Active Control Engine Mount", 《SAE INTERNATIONAL》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109932906A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-06-25 | 同济大学 | 一种基于拓展次级通道的FxLMS主动悬置控制方法 |
| CN109932906B (zh) * | 2019-03-14 | 2021-12-31 | 同济大学 | 一种基于拓展次级通道的FxLMS主动悬置控制方法 |
| CN113655713A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-11-16 | 中国人民解放军海军工程大学 | 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法 |
| CN113655713B (zh) * | 2021-06-17 | 2023-08-29 | 中国人民解放军海军工程大学 | 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法 |
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