CN109109598B - 一种基于逆模型pid的主动悬架控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统及方法，系统包括车身垂向振动加速度传感器、悬架控制器、电流控制器、执行器；车身垂向振动加速度传感器实时采集车身的垂向振动信号，悬架控制器根据整车模型和设计的逆模型求得PID控制的三个参数，并根据车身垂向振动加速度信号，计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令；电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。本发明可方便地获得PID控制的三个参数，很好地解决了PID控制效果好但针对复杂被控系统难以设计出最优参数的问题，取得了比较理想的控制效果。

Description

一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统及方法

技术领域

本发明涉及车辆悬架技术领域，具体为一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统及方法。

背景技术

悬架一般由弹性元件、减振器和导向元件组成，是车辆上的重要组成部件之一，是车身和车桥或车轮之间一切传力连接装置的总称。

车辆在行驶过程中，由起伏不平的路面造成的各种冲击载荷传递到车身，造成车身的振动、俯仰和侧倾，悬架的作用是弹性地连接车桥和车架，迅速衰减路面对车身的冲击、吸收车体的振动、增强轮胎对地面的抓地性能，进而保证货物完整性和提高车辆的乘坐舒适性、行驶平顺性和操纵稳定性。

传统的悬架系统的刚度和阻尼系数，是按经验设计或优化设计方法选择的，一经选定后，在车辆行驶过程中就无法进行调节，这种悬架称为被动悬架。被动悬架的动力输出元件是弹性元件和阻尼元件，它们不能主动输出作用力，只有受到外部激励时才被动的产生作动力作用在车身和车轮上，从而达到缓冲和衰减振动的目的。为了克服被动悬架的不足，使悬架始终处于最优减振状态，需要在传统悬架系统中采用有源可控制的元件组成闭环控制系统。

但是现有的主动悬架控制系统对路面激励的抑制能力有限，其鲁棒性能也受到限制。PID控制器(比例-积分-微分控制器)是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，作为最早实用化的控制器已有近百年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。然而PID控制器在其应用到较复杂的模型例如本文的悬臂梁多模态状态方程模型，其三个控制参数的确定成为控制器设计的难点；目前并没有一种一般性的方法来确定其控制参数，这也成为了PID控制器在应用时的一个难点。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种能够进一步改善主动悬架的性能，且能比较方便地设计出最优的PID参数，进而对主动悬架进行闭环控制的基于逆模型PID的主动悬架控制系统及方法。技术方案如下：

一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统，包括车身垂向振动加速度传感器、悬架控制器、电流控制器、执行器；

车身垂向振动加速度传感器固定于车身上，实时采集车身的垂向振动信号，根据建立的整车简化模型获得其频率响应曲线，并确定其逆模型的传递函数。确定逆模型的传递函数具体为：

设整车简化模型的转递函数方程为：

G₃(s)＝M₁(s)×M₂(s)×…×M_n(s)

其中，M₁(s),M₂(s),…M_n(s)分别为一阶、二阶和n阶模态所对应的传递函数，对于每个模态，其一般形式的传递函数表示为：

其中，n表示模态阶数；ξ_nz,ξ_pz表示各阶模态下的阻尼系数；ω_nz,ω_np表示频率，k_n对应模态的表示增益；s表示复数。

由模型逆的特点

得到对应各阶模态下的逆模型

则基于多模态模型的降阶模型为：

取整车简化模型模态阶数为3，使其在仿真中近似只具有低阶模态。

设PID控制器的传递函数为C_pid，由闭环控制的特点可知，系统输出y_pid为：

其中，G_inv表示降阶模型。

悬架控制器根据整车简化模型和相关的逆模型求得PID控制的三个参数kp、ki、kd，并根据车身垂向振动加速度传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令；

执行器连接在车身与车轮之间；

电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统中的控制方法，包括以下步骤：

S1：根据整车简化模型，获取主动悬架控制系统的计算参数：

S2：通过车身垂向振动加速度传感器实时采集车身的垂向振动加速度信号y，并根据整车简化模型获得其对应的频率响应曲线；

S3：确定逆模型的传递函数；

S4：计算PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d；

S5：计算主动悬架的控制力：根据传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，利用逆模型的公式计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令；

S6：电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制器的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

更进一步的，所述步骤S1中的计算参数包括：悬架质量，车轮质量，悬架刚度，悬架阻尼，轮胎刚度，车身质量，车身俯仰角，轮胎位移，车身位移，惯性矩，车身质心位置。

更进一步的，所述确定的逆模型传递函数的具体方法包括：

设整车简化模型的转递函数方程为：

G₃(s)＝M₁(s)×M₂(s)×…×M_n(s)

其中，M₁(s),M₂(s),…M_n(s)分别为一阶、二阶和n阶模态所对应的传递函数，对于每个模态，其一般形式的传递函数表示为：

其中，n表示模态阶数；ξ_nz,ξ_pz表示各阶模态下的阻尼系数；ω_nz,ω_np表示频率，k_n对应模态的表示增益；s表示复数；

由模型逆的特点

得到对应各阶模态下的逆模型

则基于多模态模型的降阶模型为：

取整车简化模型模态阶数为3，使其在仿真中近似只具有低阶模态；

设PID控制器的传递函数为C_pid，由闭环控制的特点可知，系统输出y_pid为：

其中，G_inv表示降阶模型。

更进一步的，所述计算PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d的方法包括：

设悬架简化模型的状态空间方程为：

式中，x_p为系统的状态变量，y_p为系统的测量输出变量，z_p为系统的被控输出变量，w为系统的干扰变量；

D_q1＝0,；

D_q2＝0

其中，m_s表示车身质量；m_u1,m_u2表示两个轮胎质量；k_s1和k_s2表示两个悬架的刚度；c_s1和c_s2表示两个悬架的阻尼；k_u1,k_u2表示两个轮胎的刚度；l₁,l₂表示前轮和后轮到车身质心的距离；I_φ表示惯性矩；

考虑PID控制，则

其中，k_p、k_i、k_d分别表示PID的三个参数；u、e的物理含义为控制输入和误差；

为了尽可能减小输出，得到

令

其中，x_q表示状态变量；则：

引入新的控制器状态x_c＝u，令状态变量x＝[x_p x_q x_c]^T，测量输出和被控输出分别为y＝y_p,z＝z_p，干扰变量

得到引入PID控制后的闭环系统为：

其中：A＝A₁+B₁KB₂,B＝A₂+B₁KB₃,且

利用试

C₁＝[C_p1 0 D_p1],

C₂＝[C_p2 0 D_p2],

凑法或MATLAB中的PID整定工具箱求得PID控制器的三个参数k_p、k_i、k_d。

本发明的有益效果是：本发明进一步改善了主动悬架的性能，将PID控制与逆模型理论结合，利用逆模型对模型进行降阶，抑制掉模型高阶模态的影响，利用逆模型控制理论获得PID控制的三个参数，进而对主动悬架进行闭环控制，很好地解决了PID控制效果好但针对复杂被控系统难以设计出最优的参数问题，并取得了比较理想的控制效果。

附图说明

图1为本发明提供的车辆悬架主动控制系统框图。

图2为本发明提供的车辆悬架主动控制方法流程图。

图3为本发明提供的整车四自由度等效模型简图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。如图1所示，本发明提供的一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统，包括车身垂向振动加速度传感器、悬架控制器、电流控制器、执行器；所述车身垂向振动加速度传感器与车身相连，车身、执行器和车轮顺次连接；所述主动悬架控制系统主要由主环和内环组成，主环根据不同的路面激励实现主动悬架的基于逆模型的PID控制，内环控制执行器实现期望主动力。

其中，车身垂向振动加速度传感器实时采集车身的垂向振动信号，根据整车简化模型获得其频率响应曲线，并确定其逆模型的传递函数。

悬架控制器根据整车简化模型和相关的逆模型求得PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d，并根据传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，即可计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令。

电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

本发明还提供了一种车辆悬架的主动控制方法，如图2所示，包括以下步骤：

S1：获取系统计算参数。

本发明提供的一种主动悬架控制系统的被控对象等效模型简图如图3所示，其中图3代表整车四自由度等效模型简图，这里的计算参数包括图中的车轮质量m₁，悬架刚度k₂，悬架阻尼c，轮胎刚度k₁，车身质量m_s(整车四自由度模型)，车身俯仰角φ，轮胎位移x₁，车身位移x₂，惯性矩I_φ，车身质心位置l₁,l₂。

其中，系统指本发明提供的一种主动悬架控制系统。

S2：获取整车简化模型的频率响应曲线。

车身垂向振动加速度传感器实时采集车身的垂向振动加速度信号y，并根据整车简化模型获得其对应的频率响应曲线，得到其对应的模态特点以及各阶共振频率ω₁,ω₂,…,ω_n。

假这里以车辆整车模型等效于四自由度系统为例。

根据图3所示的四自由度等效模型，由牛顿第二定律可得系统的振动微分方程(假设φ足够小)：

其中m_s表示车身质量；分别m_u1,m_u2为两个轮胎质量；k_s1,c_s1,k_s2,c_s2分别为两个悬架的刚度和阻尼；k_u1,k_u2为两个轮胎的刚度；x_si-x_ui为悬架位移；x_qi为由路面不平引起的垂向位移；l₁,l₂为前轮、后轮到车身质心的距离；I_φ为惯性矩；u_f1,u_f2为主动控制力；x_c,φ分别为车身位移与俯仰角。

取系统的状态、控制输入、干扰、测量输出、被控输出变量分别如下：

u_p＝[u_f1 u_f2]^T,

则由公式(1)得到系统的状态空间

其中：

D_q1＝0,

D_q2＝0

S3、确定逆模型的传递函数

这里假设整车简化模型模态阶数为3，假设其传递函数方程为

G₃(s)＝M₁(s)×M₂(s)×M₃(s) (3)

其中，M₁(s),M₂(s),M₃(s)分别为一阶、二阶和三阶模态所对应的传递函数。也就是说，这里将悬架简化模型拆分为三个模态的传递函数模型，而对于每个模态，其一般形式的传递函数可表示为

其中，n表示模态阶数；ξ_nz,ξ_pz表示各阶模态下的阻尼系数；ω_nz,ω_np表示频率，k_n对应模态的表示增益。

由模型逆的特点

很容易可得对应各阶模态下的逆模型

那么基于多模态模型的降阶模型为：

从式(1)-(3)可以看出，这里的处理手段相当于将高阶模态模型在一定程度上降阶处理，使其在仿真中近似只具有低阶模态，这里设PID控制器的传递函数为C_pid，由闭环控制的特点可知，系统输出为

下面具体分析并确定逆模型传递函数中5个参数值的选择：

1)频率ω_nz,ω_np的选择

由振动特点可知，在实际情况中，不管控制对象模型是否已知，总可以通过扫频分析或者单点激励法得到其各阶共振频率，在S2中的分析可得到其共振频率，结合模型逆的特点可得ω_2p＝ω₂，ω_3p＝ω₃。逆模型中频率ω_nz为一般代表各阶模态共振频率之间波谷的频率，ω_2z＝(0.6-0.8)ω_2p，ω_3z＝(0.6-0.8)ω_3p。

2)阻尼系数ξ_nz,ξ_np的选择

一般来说，各阶的阻尼系数满足0＜ξ＜1，且共振阻尼系数通常较小，这里先暂定0＜ξ_nz,ξ_np＜1，ξ_np≤0.01(由于ξ_np是整车共振模态对应的阻尼系数)。

3)增益k_n的选择

一般情况下，

S4：计算PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d。

设悬架简化模型的状态空间为：

考虑PID控制：

为了尽可能减小输出，得到

令

由公式(8)-(11)可得：

引入一个新的控制器状态x_c＝u，令状态变量x＝[x_p x_q x_c]^T，测量输出和被控输出分别为y＝y_p,z＝z_p，干扰变量

可得引入PID控制后的闭环系统为：

其中：A＝A₁+B₁KB₂,B＝A₂+B₁KB₃,

C₁＝[C_p1 0 D_p1],

C₂＝[C_p2 0 D_p2],

据此，由于模型的高阶模态被大大抑制，模型实际上被简化，可以利用试凑法或者MATLAB中的PID整定工具箱很容易求得PID控制器的三个参数。

S5、计算主动悬架的控制力

求出PID控制的三个参数kp、ki、kd之后，根据传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，利用公式(10)即可计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令。

S6、电流控制器控制执行器

电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

S7、主动悬架始终工作在最佳状态

该主动悬架控制系统及方法根据整车简化模型获得其频率响应，确定其逆模型的传递函数，并计算最优的PID控制器参数，以保证主动悬架达到理想的控制效果。

Claims (4)

1.一种基于逆模型PID的主动悬架控制系统，其特征在于，包括车身垂向振动加速度传感器、悬架控制器、电流控制器、执行器；

车身垂向振动加速度传感器固定于车身上，实时采集车身的垂向振动信号，根据建立的整车简化模型获得其频率响应曲线，并确定其逆模型的传递函数，确定逆模型的传递函数具体为：

设整车简化模型的传递函数方程为：

G₃(s)＝M₁(s)×M₂(s)×…×M_n(s)

其中，M₁(s),M₂(s),…M_n(s)分别为一阶、二阶和n阶模态所对应的传递函数，对于每个模态，其一般形式的传递函数表示为：

其中，n表示模态阶数；ξ_nz,ξ_pz表示各阶模态下的阻尼系数；ω_nz,ω_np表示频率，k_n对应模态的表示增益；s表示复数；

由模型逆的特点

得到对应各阶模态下的逆模型

则基于多模态模型的降阶模型为：

取整车简化模型模态阶数为3，使其在仿真中近似只具有低阶模态；

设PID控制器的传递函数为C_pid，由闭环控制的特点可知，系统输出y_pid为：

其中，G_inv表示降阶模型；

悬架控制器根据整车简化模型和相关的逆模型求得PID控制的三个参数kp、ki、kd，并根据车身垂向振动加速度传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令；

执行器连接在车身与车轮之间；

电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

2.一种权利要求1所述的基于逆模型PID的主动悬架控制系统中的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据整车简化模型，获取主动悬架控制系统的计算参数：

S2：通过车身垂向振动加速度传感器实时采集车身的垂向振动加速度信号y，并根据整车简化模型获得其对应的频率响应曲线；

S3：确定逆模型的传递函数，具体为：

设整车简化模型的传递函数方程为：

G₃(s)＝M₁(s)×M₂(s)×…×M_n(s)

其中，M₁(s),M₂(s),…M_n(s)分别为一阶、二阶和n阶模态所对应的传递函数，对于每个模态，其一般形式的传递函数表示为：

其中，n表示模态阶数；ξ_nz,ξ_pz表示各阶模态下的阻尼系数；ω_nz,ω_np表示频率，k_n对应模态的表示增益；s表示复数；

由模型逆的特点

得到对应各阶模态下的逆模型

则基于多模态模型的降阶模型为：

取整车简化模型模态阶数为3，使其在仿真中近似只具有低阶模态；

设PID控制器的传递函数为C_pid，由闭环控制的特点可知，系统输出y_pid为：

其中，G_inv表示降阶模型；

S4：计算PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d；

S5：计算主动悬架的控制力：根据传感器所采集到的车身垂向振动加速度信号，利用逆模型的公式计算出悬架主动控制所需要的主动力，并发出控制指令；

S6：电流控制器根据悬架控制器的控制指令实时控制执行器所需要的电流，执行器在电流控制器的作用下将所需的主动力实时施加在悬架上，使主动悬架始终工作在最佳状态。

3.根据权利要求2所述的基于逆模型PID的主动悬架控制方法，其特征在于，所述步骤S1中的计算参数包括：悬架质量，车轮质量，悬架刚度，悬架阻尼，轮胎刚度，车身质量，车身俯仰角，轮胎位移，车身位移，惯性矩，车身质心位置。

4.根据权利要求2所述的基于逆模型PID的主动悬架控制方法，其特征在于，所述计算PID控制的三个参数k_p、k_i、k_d的方法包括：

设悬架简化模型的状态空间方程为：

式中，x_p为系统的状态变量，y_p为系统的测量输出变量，z_p为系统的被控输出变量，w为系统的干扰变量；

其中，m_s表示车身质量；m_u1,m_u2表示两个轮胎质量；k_s1和k_s2表示两个悬架的刚度；c_s1和c_s2表示两个悬架的阻尼；k_u1,k_u2表示两个轮胎的刚度；l₁,l₂表示前轮和后轮到车身质心的距离；I_φ表示惯性矩；

考虑PID控制，则

其中，k_p、k_i、k_d分别表示PID的三个参数；u、e的物理含义为控制输入和误差；为了尽可能减小输出，得到

令

其中，x_q表示状态变量；则：

引入新的控制器状态x_c＝u，令状态变量x＝[x_p x_q x_c]^T，测量输出和被控输出分别为y＝y_p,z＝z_p，干扰变量

得到引入PID控制后的闭环系统为：

其中：A＝A₁+B₁KB₂,B＝A₂+B₁KB₃,且

利用试凑法或MATLAB中的PID整定工具箱求得PID控制器的三个参数k_p、k_i、k_d。

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