CN115167550A - 一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，搭建履带车辆动力学模型并作为控制系统模型中的接口子模块；在安装悬挂装置处建立悬挂力作用单元；车体振动响应点的振动加速度为输出变量，反馈控制系统根据输出变量对力作用器进行实时调节；控制系统模型中，控制器选用PI控制器，执行机构为悬挂力作用单元，进行反馈控制；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI参数，优化结果输入到PI控制器中，实现振动控制。本发明，基于虚拟仿真试验完成主动悬挂或半主动悬挂在履带车辆上的适配，进行振动控制分析时，既能保证虚拟仿真试验与真实物理结构和场景的一致性，又加快了振动参数优化迭代的效率，对履带车辆的振动控制分析具有重要意义。

Description

一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法

技术领域

本发明涉及车辆振动控制技术领域，具体说是一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法。

背景技术

现阶段履带车辆通常采用被动悬挂来缓解车辆在不平路面上的振动，但振动降低幅度和适应的工况有限。在不同工况下进行针对性、更有效地振动控制是一个需要解决的问题。

主动悬挂和半主动悬挂弥补了被动悬挂的不足。

主动悬挂和半主动悬挂主要由执行机构、测量系统、反馈控制系统和能源系统组成，当测量系统中的传感器检测到反馈信号后，反馈控制系统中的控制器对传感器的输入信号进行接收处理，并输出相应的控制信号到执行机构，使执行机构产生相应的作用以此产生控制作用。

主动悬挂中的执行机构主要采用力作用器，通过反馈信号实时调节力的大小来抵抗路面冲击，实现车辆减振。

半主动悬挂中的执行机构主要采用可调阻尼的减震器，通过反馈信号实时调节阻尼的大小来抵抗路面冲击，实现车辆减振。

现有技术中，主动悬挂和半主动悬挂在履带车辆上主要通过实车试验(试验步骤包括试验试制和实车调试等)调校参数，并通过实车调试完成对履带车辆的振动控制，试验周期长，人力物力成本高。因此，采用基于虚拟仿真试验替代实车试验，完成调校参数及振动控制的方案，对履带车辆采用主动悬挂和半主动悬挂的相关研发、降低时间和人力成本均起着重要作用。

现有技术中，采用虚拟仿真试验模拟主动悬挂在工程实际中的作用效果时，其工程实现上需要能源系统产生能量使得执行机构产生相应变化，而虚拟仿真试验不需要提供能量就能够使得执行机构直接产生相应变化，因此不对能源系统进行模拟。

现有技术中，基于虚拟仿真试验完成主动悬挂或半主动悬挂在履带车辆上的适配，尚未有成熟可用的方案可供选择。

现有技术中，依据动力学理论方程搭建履带车辆和主动悬挂或半主动悬挂的力学仿真模型^[1]，进行履带车辆的振动控制。其不足之处在于：

1、未能模拟履带车辆行动系统中全部运动部件在运动过程中产生的相互作用影响。

2、未能充分考虑各履带节在运动过程中的振动影响。

现有技术中，依据经验公式和对仿真试验结果观察进行试凑^[2]，对控制参数进行调整。通过观察临界振荡时振动波形，对比例系数值进行优化，通过观察稳定时的误差对积分系数值进行优化。其不足之处在于：

履带车辆多工况运行下的振动控制，需要对每组工况进行试凑，计算量较大。

[1]蔡芷兰.履带车辆多体动力学建模仿真与履带横向振动特性分析[D].北京:北京理工大学,2017.

[2]张豪文.汽车半主动悬架智能控制算法研究[D].西安:西安工业大学,2018.

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，基于虚拟仿真试验完成主动悬挂或半主动悬挂在履带车辆上的适配，进行振动控制分析时，既能保证虚拟仿真试验与真实物理结构和场景的一致性，又加快了振动参数优化迭代的效率，对履带车辆的振动控制分析具有重要意义。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，搭建履带车辆动力学模型并作为控制系统模型中的接口子模块；在安装悬挂装置处建立悬挂力作用单元；车体振动响应点的振动加速度为输出变量，反馈控制系统根据输出变量对力作用器进行实时调节；控制系统模型中，控制器选用PI控制器，执行机构为悬挂力作用单元，进行反馈控制；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI参数，优化结果输入到PI控制器中，实现振动控制。

在上述技术方案的基础上，具体包括以下步骤：

步骤1，根据履带车辆的具体型号，确定实际参数和运行场景，然后在RecurDyn软件中搭建履带车辆动力学模型；

步骤2，在履带车辆动力学模型中，确定各个需安装悬挂装置的位置，建立悬挂力作用单元，所述悬挂力作用单元用于模拟主动悬挂在实际使用过程中的作用效果；

步骤3，力作用器作为主动悬挂的执行机构，通过反馈控制系统对力进行实时调节；

步骤4，力调节的大小幅度是根据车体振动响应点的振动加速度作为反馈信号进行实时调节，为得到振动响应点的振动加速度，并将其作为反馈信号输出，建立车体对应振动响应点的振动加速度为输出变量，实现反馈信号的输出；

步骤5，为使履带车辆动力学模型能够在控制系统模型中进行控制，将其制作为控制系统模型中的接口子模块；将履带车辆动力学模型以m文档输出后，导入MATLAB运行，生成simulink子模块，相应的输入变量、输出变量即为控制系统模型中的连接端口；

步骤6，在接口子模块的基础上进一步搭建控制系统模型，在控制系统模型中，车体振动加速度作为反馈控制系统的反馈信号，由测量系统进行监测，控制目标为振动加速度降为0，反馈控制系统中的控制器选用PI控制器，执行机构为建立的悬挂力作用单元，以此实现反馈控制；

步骤7，单个PI控制器由KP和KI两个控制参数组成，PI控制器的个数与安装主动悬挂的轴数相同；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI两个控制参数，选择对应工况运行完成后车体振动响应点的加速度均方根值作为适应度函数，通过算法寻找最低适应度函数，即振动加速度均方根值最低时的控制参数，以此求得各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值；

步骤8，在控制系统模型中，将求得的各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值，输入到PI控制器中，运行联合仿真模型实现对应工况履带车辆的振动控制。

在上述技术方案的基础上，主动悬挂和半主动悬挂区别在执行机构的不同，主动悬挂改变力的大小实现减振，半主动悬挂改变阻尼的大小实现减振，力与阻尼之间存在对应的变化关系，能够通过阻尼力公式F＝cv转换；则：

在RecurDyn软件中将力设置为可调，在求得主动悬挂中力变化情况的同时，通过公式转换求得半主动悬挂中阻尼的变化情况。

在上述技术方案的基础上，步骤3中，在履带车辆动力学模型中为模拟对悬挂力作用单元的实时控制，将悬挂力作用单元的作用属性设置为输入变量，通过输入变量，使得反馈控制系统中的控制器能够将控制信号输出到悬挂力作用单元，对力的大小进行实时调节。

在上述技术方案的基础上，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1，在履带车辆动力学模型中采用输入变量PIN实现对各轴悬挂力作用单元控制信号的输入，进行实时控制；

步骤3.2，在各轴悬挂力作用单元属性中建立PIN，首先完成PIN名称的定义，然后将作为被控制参量的悬挂力作用单元与完成名字定义后的输入变量PIN进行关联，实现控制系统模型对动力学模型的控制信号输入；

步骤3.3，路面激励不同得到不同的反馈信号，根据反馈信号控制器发出控制信号对动力学模型中悬挂力作用单元的力作用大小进行实时控制；设置力的变化范围，以保证履带车辆的正常运行。

在上述技术方案的基础上，步骤4的具体步骤为：

步骤4.1，创建POUT并进行命名，将履带车辆车体振动响应点的振动加速度作为POUT的输出量，将振动加速度信号通过POUT函数输出到控制系统模型；

步骤4.2，在作用力的作用点处定义输出变量，将作用点的角速度w以POUT函数输出，操作同步骤4.1，再通过角速度和速度转换公式v＝wr，求得速度v值。

在上述技术方案的基础上，步骤6的具体步骤为：

步骤6.1，基于动力学模型接口子模块搭建控制系统模型，首先建立对应个数的PI控制器，分别与对应轴两侧悬挂作用力建立的PIN函数端口连接，每个PI控制器独立控制同轴左右两侧悬挂作用力；

步骤6.2，车体振动加速度对应的POUT函数作为反馈信号连接，反馈控制目标设定为0，并与PI控制器连接，形成反馈控制系统；

步骤6.3，依据转换公式F＝cv、v＝wr，根据力F和作用半径r搭建相应模块，实现对应阻尼变化值的输出。

在上述技术方案的基础上，步骤7的具体步骤为：

步骤7.1：在MATLAB软件中建立粒子群算法，定义算法的惯性权重ω＝1、学习因子C1＝C2＝2、迭代次数M＝20、粒子维数D与全部控制参数个数保持一致；

步骤7.2：将全部PI控制器的控制参数进行参数化，分别定义为KP1、KI1、KP2、KI2…,同时控制参数作为粒子群算法中的粒子进行寻优迭代，不断更新寻找最优适应度函数值；

步骤7.3：建立适应度函数，履带车辆动力学模型完成对应工况下的仿真后，将车体振动响应点加速度均方根值设定为适应度函数，粒子群算法在运行中不断更新迭代粒子即各PI控制器的KP、KI控制参数，寻找出适应度函数达到最优解即振动加速度均方根值最低时的控制参数，将其进行输出。

本发明所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，具有以下有益效果：

1、基于虚拟仿真试验手段设计出一套更加方便快捷、更为真实地模拟履带车辆实际运行工况的振动控制方法，同时能够在相应工况下对悬挂控制系统进行控制参数优化，找出对应工况下合适的控制参数。

2、采用虚拟仿真试验手段对履带车辆进行振动控制分析，一方面可以通过动力学模型模拟真实路面工况以及履带车辆行动系统中各结构件的运动关系和作用影响，另一方面通过反馈控制系统对履带车辆振动进行实时控制，并且利用优化算法对相应工况下的控制参数进行整定。

3、对履带车辆悬挂主动控制相关研发降低时间和人力成本起着重要作用。

4、基于RecurDyn-Matlab联合仿真，可方便快捷、更为真实地模拟履带车辆实际运行工况的振动控制方法，同时能够在相应工况下对悬挂控制系统进行控制参数匹配。

5、本发明通过虚拟仿真试验手段模型履带车辆真实使用场景，并考虑行动系统中各运动部件之间所产生相互作用影响。

6、本发明通过虚拟仿真试验手段对履带车辆悬挂进行实时控制，实现履带车辆的振动降低。

7、本发明通过PI控制器控制对应悬挂作用力，并利用粒子群算法进行对应工况下的控制参数优化。

本发明能够应用于多种履带车辆的振动控制研究，可根据控制目标点和控制对象—悬挂的不同进行实时调整，能够同时得到主动悬挂作用力变化和半主动悬挂阻尼的变化值。并且利用粒子群算法，能够得到多种工况下对应的控制参数，实现履带车辆多工况下的振动控制。

附图说明

本发明有如下附图：

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1本发明所述一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法的流程图。

图2动力学模型的模型图。

图3悬挂力作用单元设置图。

图4PIN输入函数输入变量设置图。

图5POUT振动控制点输出函数输出变量设置图。

图6POUT角速度输出函数输出变量设置图。

图7动力学模型接口模型图。

图7.a控制系统中机械系统接口；

图7.b接口内部组成。

图8控制系统模型框图。

图9粒子群算法寻优流程图。

图10PI控制器参数整定流程图。

图11粒子迭代过程图。

图12控制前后对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。所述详细说明，为结合本发明的示范性实施例做出的说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

如图1所示，本发明给出了一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，包括以下步骤：

步骤1，根据履带车辆的具体型号，确定实际参数和运行场景，然后在RecurDyn软件中搭建履带车辆动力学模型；

RecurDyn是一款动力学仿真软件，搭建履带车辆动力学模型所需的实际参数和运行场景，均可采用现有技术实施，本发明对此无改进，不再详述；

步骤2，在履带车辆动力学模型中，确定各个需安装悬挂装置的位置，建立悬挂力作用单元，所述悬挂力作用单元用于模拟主动悬挂(力作用器)在实际使用过程中的作用效果；

在履带车辆动力学模型中建立的悬挂力作用单元，是为了模拟主动悬挂在工程实际中力作用器的作用效果；

由于主动悬挂和半主动悬挂区别在执行机构的不同，理论上主动悬挂改变力的大小实现减振，半主动悬挂改变阻尼的大小实现减振，力与阻尼之间存在对应的变化关系，能够通过阻尼力公式F＝cv转换，式中F为力、c为阻尼，v为力作用点的运动速度；

而在RecurDyn软件中只能够将力设置为可调，阻尼无法设置为可调，因此本发明以主动悬挂为基础搭建，但为解决RecurDyn软件无法实现阻尼变化调节的问题，在求得主动悬挂中力变化情况的同时，通过阻尼力公式F＝cv转换求得半主动悬挂中阻尼的变化情况，得到的阻尼变化数据为相关研究也能提供参考；

步骤3，力作用器作为主动悬挂的执行机构，通过反馈控制系统对力进行实时调节；

在履带车辆动力学模型中为模拟对悬挂力作用单元的实时控制，将悬挂力作用单元的作用属性设置为输入变量，通过输入变量，使得反馈控制系统中的控制器能够将控制信号输出到悬挂力作用单元，对力(力的大小)进行实时调节；

步骤4，力调节的大小幅度是根据车体振动响应点的振动加速度作为反馈信号进行实时调节，为得到振动响应点的振动加速度，并将其作为反馈信号输出，建立车体对应振动响应点的振动加速度为输出变量，实现反馈信号的输出；

在求得主动悬挂作用力变化的同时，为得到半主动悬挂阻尼变化，在悬挂力作用单元的作用点处建立角速度输出变量，通过阻尼力公式，在已知作用力变化的同时求得阻尼的变化；

步骤5，为使履带车辆动力学模型能够在控制系统模型中进行控制，将其制作为控制系统模型中的接口子模块；将履带车辆动力学模型以m文档输出后，导入MATLAB运行，生成simulink子模块，相应的输入变量、输出变量即为控制系统模型中的连接端口；

步骤6，在接口子模块的基础上进一步搭建控制系统模型，在控制系统模型中，车体振动加速度作为反馈控制系统的反馈信号，由测量系统进行监测，控制目标为振动加速度降为0，反馈控制系统中的控制器选用PI控制器，执行机构为建立的悬挂力作用单元，以此实现反馈控制；

PI控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差(当控制目标为振动加速度降为0时，即为振动加速度与0的偏差)，将偏差的比例和积分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制；

步骤7，单个PI控制器由KP和KI两个控制参数组成，PI控制器的个数与安装主动悬挂的轴数相同；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI两个控制参数，选择对应工况运行完成后车体振动响应点的加速度均方根值作为适应度函数，通过算法寻找最低适应度函数，即振动加速度均方根值最低时的控制参数，以此求得各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值；

PI控制器中比例环节对应的控制参数为KP：即时成比例的反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差；通常随着值的加大，闭环系统的超调量加大，系统响应速度加快，但是当增加到一定程度，系统会变得不稳定；

PI控制器中积分环节对应的控制参数为KI：主要用于消除静差，提高系统的无差度(型别)；积分作用的强弱取决于积分常数，积分常数越大，积分作用越弱，反之越强；闭环系统的超调量越小，系统的响应速度变慢；

步骤8，在控制系统模型中，将求得的各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值，输入到PI控制器中，运行联合仿真模型实现对应工况履带车辆的振动控制；

所述联合仿真模型是指“机械系统-控制系统”模型的联合，其中，机械系统即为搭建的履带车辆动力学模型，控制系统模型的搭建是为模拟主动悬挂实际工程上测量系统和反馈控制系统的作用效果；

本发明中，通过履带车辆动力学模型虚拟仿真机械系统部分，将机械系统部分和控制系统部分这两部分合在一起构成联合仿真模型(“机械系统-控制系统”联合仿真模型)用于虚拟仿真试验；

联合仿真模型通过Plant Input(简称PIN)机械系统输入变量、Plant Output(简称POUT)机械系统输出变量以及m文档建立机械系统部分与控制系统部分的关联。

在上述方案的基础上，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1，在履带车辆动力学模型中采用输入变量PIN实现对各轴悬挂力作用单元控制信号的输入，进行实时控制；

步骤3.2，在各轴悬挂力作用单元属性中建立PIN，首先完成PIN名称的定义，然后将作为被控制参量的悬挂力作用单元与完成名字定义后的输入变量PIN进行关联，实现控制系统模型对动力学模型的控制信号输入；

步骤3.3，路面激励不同得到不同的反馈信号，根据反馈信号控制器发出控制信号对动力学模型中悬挂力作用单元的力作用大小进行实时控制；设置力的变化范围，以保证履带车辆的正常运行。

在上述方案的基础上，步骤4的具体步骤为：

步骤4.1，创建POUT并进行命名，将履带车辆车体振动响应点的振动加速度作为POUT的输出量，将振动加速度信号通过POUT函数输出到控制系统模型；

步骤4.2，在作用力的作用点处定义输出变量，将作用点的角速度w以POUT函数输出，操作同步骤4.1，再通过角速度和速度转换公式v＝wr，求得速度v值。

如前所述，RecurDyn软件无法实现阻尼单元的PIN函数设置，为研究半主动悬挂阻尼变化，在主动悬挂求得作用力的变化同时求得半主动悬挂的阻尼变化，通过阻尼力公式F＝cv进行转换，则求阻尼c需要求得力作用位置的速度v值。

在上述方案的基础上，步骤6的具体步骤为：

步骤6.1，基于动力学模型接口子模块搭建控制系统模型，首先建立对应个数的PI控制器，分别与对应轴两侧悬挂作用力建立的PIN函数端口连接，每个PI控制器独立控制同轴左右两侧悬挂作用力；

步骤6.2，车体振动加速度对应的POUT函数作为反馈信号连接，反馈控制目标设定为0，并与PI控制器连接，形成反馈控制系统；

步骤6.3，依据转换公式F＝cv、v＝wr，根据力F和作用半径r搭建相应模块，实现对应阻尼变化值的输出，w为作用点的角速度，r为作用半径，v为力作用位置的速度值。

在上述方案的基础上，步骤7的具体步骤为：

步骤7.1：在MATLAB软件中建立粒子群算法，定义算法的惯性权重ω＝1、学习因子C1＝C2＝2、迭代次数M＝20、粒子维数D与全部控制参数个数保持一致；

步骤7.2：将全部PI控制器的控制参数进行参数化，分别定义为KP1、KI1、KP2、KI2…,同时控制参数作为粒子群算法中的粒子进行寻优迭代，不断更新寻找最优适应度函数值；

步骤7.3：建立适应度函数，履带车辆动力学模型完成对应工况下的仿真后，将车体振动响应点加速度均方根值设定为适应度函数，粒子群算法在运行中不断更新迭代粒子即各PI控制器的KP、KI控制参数，寻找出适应度函数达到最优解即振动加速度均方根值最低时的控制参数，将其进行输出。

以下为具体实施示例。

1、建立履带车辆动力学模型模型

本发明能够应用多种类型的履带车辆，首先在三维软件中建立完成履带车辆车体模型，再将车体模型导入RecurDyn软件中，随后建立起履带车辆行动系统，并根据路面时域数据建立对应等级的随机不平路面，导入整车模型中。下面以一种具体型号履带车辆为例，建立履带车辆动力学模型仿真模型，如图2所示，1为履带车辆车体模型，2为履带车辆行动系统模型，3为随机不平路面模型，具体参数按照具体型号履带车辆尺寸进行参数化建模。以模拟履带车辆的实际运行工况。

2、建立履带车辆悬挂力作用单元

根据履带车辆实际安装主动悬挂或半主动悬挂的位置，设置悬挂力作用单元，本案例采用的履带车辆选择1、2、6轴安装主动悬挂。因此在履带车辆动力学模型1、2、6轴两侧分别设置悬挂力作用单元，以左侧行动系统悬挂力作用单元设置为例，在各轴设置悬挂力作用单元，如图3所示。根据车体振动响应点的反馈信号，各轴悬挂力作用单元的大小会进行实时调节，以抵消冲击影响，从而降低车体的振动。

3、建立输入变量

要实现控制系统模型对履带车辆动力学模型中悬挂力作用单元的主动控制，应当建立各悬挂力作用单元的输入变量。为建立输入变量，首先建立对应数量PIN，对其进行命名。

然后在各轴悬挂力作用单元属性中建立PIN,并将其与对应名称的输入变量进行关联。实现输入变量对悬挂力作用单元的信号传输，以此实现控制系统模型通过PIN对悬挂作用力进行实时控制。流程如图4所示。

根据反馈信号，力作用大小实时发生变化，设置力的变化范围为±2000000N。

4、建立输出变量

步骤3中悬挂力作用单元的大小调节是根据车体振动响应点的反馈信号进行调节的，要实现反馈信号在控制系统模型的输出，则需要将车体振动响应点的振动加速度进行输出。因此，需要建立输出变量。首先创建POUT并进行命名，将履带车辆车体振动响应点的振动加速度作为POUT的输出量，将振动加速度信号通过POUT输出到控制系统模型，如图5所示。

另一方面，RecurDyn软件无法实现阻尼单元的输入变量PIN设置，为研究半主动悬挂阻尼变化，在主动悬挂求得作用力的变化同时求得半主动悬挂的阻尼变化，通过阻尼力公式F＝cv进行转换，则求阻尼c需要求得力作用位置的速度v值。因此，在作用力的作用点处定义输出变量，将作用点的角速度w以POUT函数输出，如图6所示，再通过角速度和速度转换公式，求得速度v值。

5、建立接口子模块

在建立了输入变量、输出变量之后，为实现控制系统模型对履带车辆动力学模型的控制，需要将其转换为控制系统模型中的接口文档。因此将履带车辆动力学模型以m文档导出，导入MATLAB软件并运行，生成simulink子模块，如图7(a)所示。相应命名的输入、输出变量名称即为控制系统模型中的连接端口名称。如图7(b)所示。

6.建立控制系统模型

在接口子模块上搭建控制系统模型，车体振动加速度作为控制系统模型的反馈信号，控制目标为振动加速度降为0，控制器选用PI控制器，执行机构为建立的悬挂力作用单元，以此建立整个反馈控制系统模型。

本案例选择1、2、6轴悬挂作为控制对象，因此选用3个PI控制器分别进行控制，将PI控制器与接口子模块中对应的PIN接口连接，振动控制目标点的振动加速度信号POUT连接为反馈信号，形成反馈控制系统，控制反馈信号振动加速度目标值为0，并将加速度进行输出得到均方根值。

同时，在输出POUT中按照公式建立出阻尼求解模块，将阻尼变化结果进行输出，实现在得到主动悬挂作用力变化的同时得到半主动悬挂阻尼值的变化。以此搭建完成整个控制系统模型，如图8所示。

7.建立粒子群优化算法

本发明引入粒子群算法对PI控制器的控制参数进行对应工况下的整定，粒子群算法运行流程如图9所示。在MATLAB软件中建立粒子群算法，定义算法的惯性权重ω＝1、学习因子C1＝C2＝2、迭代次数M＝20、粒子维数D＝6。将全部PI控制器的控制参数进行参数化，分别定义为KP1、KI1、KP2、KI2、KP3、KI3。

粒子群算法是将PI控制器参数用各个粒子代替，进行更新与迭代，对KP1、KI1、KP2、KI2、KP3、KI3六个以粒子群算法生成的具体数值进行代替，并在对应PI控制参数控制下，以目标点的振动加速度均方根值作为适应度函数值进行寻优。

对每组控制参数运行完后得到适应度函数值并进行比较，直到找到最小适应度函数值，即振动均方根值最小的情况，PI控制器参数整定过程如图10所示，以此完成履带车辆振动控制。

以D级路面30km/h速度运行工况下PI控制参数整定为例，粒子迭代过程中车体振动加速度均方根值变化如图11所示，最终通过比较寻优找出最小加速度均方根值，得到最小加速度均方根值时的控制参数如下，K_P1＝360、K_I1＝360、K_P2＝1848、K_I2＝360、K_P3＝8833、K_I3＝360。

将控制参数输入对应PI控制器，进行控制仿真，对比不加控制的仿真结果，如图12所示。车体振动加速度和俯仰角分别降低了29.5％和11.8％。

由此可知本发明提出的方法对履带车辆振动具有实时控制作用，并降低了整车俯仰角。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，搭建履带车辆动力学模型并作为控制系统模型中的接口子模块；在安装悬挂装置处建立悬挂力作用单元；车体振动响应点的振动加速度为输出变量，反馈控制系统根据输出变量对力作用器进行实时调节；控制系统模型中，控制器选用PI控制器，执行机构为悬挂力作用单元，进行反馈控制；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI参数，优化结果输入到PI控制器中，实现振动控制。

2.如权利要求1所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1，根据履带车辆的具体型号，确定实际参数和运行场景，然后在RecurDyn软件中搭建履带车辆动力学模型；

步骤2，在履带车辆动力学模型中，确定各个需安装悬挂装置的位置，建立悬挂力作用单元，所述悬挂力作用单元用于模拟主动悬挂在实际使用过程中的作用效果；

步骤3，力作用器作为主动悬挂的执行机构，通过反馈控制系统对力进行实时调节；

步骤4，力调节的大小幅度是根据车体振动响应点的振动加速度作为反馈信号进行实时调节，为得到振动响应点的振动加速度，并将其作为反馈信号输出，建立车体对应振动响应点的振动加速度为输出变量，实现反馈信号的输出；

步骤5，为使履带车辆动力学模型能够在控制系统模型中进行控制，将其制作为控制系统模型中的接口子模块；将履带车辆动力学模型以m文档输出后，导入MATLAB运行，生成simulink子模块，相应的输入变量、输出变量即为控制系统模型中的连接端口；

步骤6，在接口子模块的基础上进一步搭建控制系统模型，在控制系统模型中，车体振动加速度作为反馈控制系统的反馈信号，由测量系统进行监测，控制目标为振动加速度降为0，反馈控制系统中的控制器选用PI控制器，执行机构为建立的悬挂力作用单元，以此实现反馈控制；

步骤7，单个PI控制器由KP和KI两个控制参数组成，PI控制器的个数与安装主动悬挂的轴数相同；建立粒子群算法在对应工况下优化KP和KI两个控制参数，选择对应工况运行完成后车体振动响应点的加速度均方根值作为适应度函数，通过算法寻找最低适应度函数，即振动加速度均方根值最低时的控制参数，以此求得各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值；

步骤8，在控制系统模型中，将求得的各轴PI控制器的KP和KI的具体参数值，输入到PI控制器中，运行联合仿真模型实现对应工况履带车辆的振动控制。

3.如权利要求2所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，主动悬挂和半主动悬挂区别在执行机构的不同，主动悬挂改变力的大小实现减振，半主动悬挂改变阻尼的大小实现减振，力与阻尼之间存在对应的变化关系，能够通过阻尼力公式F＝cv转换；则：

在RecurDyn软件中将力设置为可调，在求得主动悬挂中力变化情况的同时，通过公式转换求得半主动悬挂中阻尼的变化情况。

4.如权利要求2所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，步骤3中，在履带车辆动力学模型中为模拟对悬挂力作用单元的实时控制，将悬挂力作用单元的作用属性设置为输入变量，通过输入变量，使得反馈控制系统中的控制器能够将控制信号输出到悬挂力作用单元，对力的大小进行实时调节。

5.如权利要求4所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1，在履带车辆动力学模型中采用输入变量PIN实现对各轴悬挂力作用单元控制信号的输入，进行实时控制；

步骤3.2，在各轴悬挂力作用单元属性中建立PIN，首先完成PIN名称的定义，然后将作为被控制参量的悬挂力作用单元与完成名字定义后的输入变量PIN进行关联，实现控制系统模型对动力学模型的控制信号输入；

步骤3.3，路面激励不同得到不同的反馈信号，根据反馈信号控制器发出控制信号对动力学模型中悬挂力作用单元的力作用大小进行实时控制；设置力的变化范围，以保证履带车辆的正常运行。

6.如权利要求2所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，步骤4的具体步骤为：

步骤4.1，创建POUT并进行命名，将履带车辆车体振动响应点的振动加速度作为POUT的输出量，将振动加速度信号通过POUT函数输出到控制系统模型；

步骤4.2，在作用力的作用点处定义输出变量，将作用点的角速度w以POUT函数输出，操作同步骤4.1，再通过角速度和速度转换公式v＝wr，求得速度v值。

7.如权利要求2所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，步骤6的具体步骤为：

步骤6.1，基于动力学模型接口子模块搭建控制系统模型，首先建立对应个数的PI控制器，分别与对应轴两侧悬挂作用力建立的PIN函数端口连接，每个PI控制器独立控制同轴左右两侧悬挂作用力；

步骤6.2，车体振动加速度对应的POUT函数作为反馈信号连接，反馈控制目标设定为0，并与PI控制器连接，形成反馈控制系统；

步骤6.3，依据转换公式F＝cv、v＝wr，根据力F和作用半径r搭建相应模块，实现对应阻尼变化值的输出。

8.如权利要求2所述的一种基于虚拟仿真试验的履带车辆振动控制方法，其特征在于，步骤7的具体步骤为：

步骤7.1：在MATLAB软件中建立粒子群算法，定义算法的惯性权重ω＝1、学习因子C1＝C2＝2、迭代次数M＝20、粒子维数D与全部控制参数个数保持一致；

步骤7.2：将全部PI控制器的控制参数进行参数化，分别定义为KP1、KI1、KP2、KI2…,同时控制参数作为粒子群算法中的粒子进行寻优迭代，不断更新寻找最优适应度函数值；

步骤7.3：建立适应度函数，履带车辆动力学模型完成对应工况下的仿真后，将车体振动响应点加速度均方根值设定为适应度函数，粒子群算法在运行中不断更新迭代粒子即各PI控制器的KP、KI控制参数，寻找出适应度函数达到最优解即振动加速度均方根值最低时的控制参数，将其进行输出。

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