电控空气悬架的阻尼控制方法-定稿

电控空气悬架的阻尼控制方法-定稿

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时间:2018-01-21

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1、说明书摘要本发明提供一种电控空气悬架的阻尼控制方法,将电控空气悬架的阻尼控制过程分解为直线行驶工况下的车身高位模式、车身中位模式、车身低位模式以及转向工况下的转向模式,并按照切换控制策略来实现前述阻尼控制过程,前述工作模式之间的切换过程由一模糊监督控制器施加模糊监督控制,通过对阻尼力局部控制器的输出进行逐步加权和得到系统最终的控制输入,其中直线行驶工况与转向工况之间的切换依据为方向盘转角,车身高度切换依据为车速、路面状况以及持续时间。本发明的方法可实现阻尼控制过程对行驶工况的实时跟踪,对切换过程进行监督控制,解决系统在模式切换过程中的失稳和振荡问题,提高电控悬架在全局工况下的整

2、体性能。-3-摘要附图-3-权利要求书1.一种电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,将电控空气悬架的阻尼控制过程分解为直线行驶工况下的车身高位模式、车身中位模式、车身低位模式以及转向工况下的转向模式,并通过阻尼力局部控制器按照切换控制策略来实现前述阻尼控制过程,前述工作模式之间的切换过程由一模糊监督控制器施加模糊监督控制,通过对阻尼力局部控制器的输出进行逐步加权和得到系统最终的控制输入,其中直线行驶工况与转向工况之间的切换依据为方向盘转角,车身高度切换依据为车速、路面状况以及持续时间。2.根据权利要求1所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,在直线行驶工况下,当车辆进入

3、新的行驶工况且持续时间大于一参考时间时,工作模式才进行切换;转向模式的进入和退出依据为方向盘转角。3.根据权利要求1所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,前述各工作模式之间的切换控制策略如下:1)当方向盘转角大于参考转角,系统进入转向模式;2)当方向盘转角小于参考转角,车辆的行驶速度达到进入车身低位模式下的临界速度,且持续时间大于参考时间,进入车身低位模式;3)当方向盘转角小于参考转角,车辆的行驶速度小于进入车身低位模式下的临界速度,悬架动行程的均方根值小于表征路面较差的均方根值,且持续时间大于参考时间,进入车身中位模式;4)当方向盘转角小于参考转角,悬架动行程的均方根

4、值大于表征路面较差的均方根值,且持续时间大于参考时间,进入车身高位模式。4.根据权利要求3所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,前述临界速度为车辆在高速行驶时空气阻力和滚动阻力大致相当时的行驶速度,前述均方根值为车辆在E级路面上行驶时的悬架动行程均方根值。5.根据权利要求1所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,前述方法中,直线行驶工况下各工作模式的阻尼力局部控制器为模糊PID控制器,-3-将实际输出与参考输出之间的差值提供给模糊控制器,然后模糊控制器对PID控制器的参数进行实时整定。6.根据权利要求5所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,前述方法中,转向

5、工况下转向模式的阻尼力局部控制器为模糊神经网络控制器,采用双输入一输出模式,其两个输入分别为表征行驶平顺性的车身垂直加速度和主要表征操纵稳定性的车身侧倾角,其输出为减振器的可调阻尼力。7.根据权利要求6所述的电控空气悬架的阻尼控制方法,其特征在于,前述方法中,模糊监督控制器的输出为各阻尼力局部控制器的输出加权系数,通过将阻尼力局部控制器的输出进行逐步加权和得到最终的系统控制输入,形成各工作模式间的平滑切换。-3-说明书电控空气悬架的阻尼控制方法技术领域本发明涉及电控空气悬架的阻尼控制方法,尤其是涉及将阻尼控制过程分解为多种工作模式并对其进行切换控制的实现方法。背景技术与传统悬架

6、相比,电控空气悬架能够实现车身高度的主动控制和阻尼的自适应调节,对于改善车辆在行驶过程中的乘坐舒适性、行驶安全性以及燃油经济性有着重要作用,已成为车辆工程界的研究热点。随着空气弹簧和可调阻尼减振器研究的日益成熟,控制系统的设计已成为实现电控空气悬架控制功能要求、提高电控空气悬架自适应能力的瓶颈和关键。阻尼控制方法是电控空气悬架研究的关键技术之一,国内外专家学者对此投入了大量的精力,许多先进的控制方法被运用到电控空气悬架的阻尼控制之中,如最优控制、鲁棒控制、模糊控制和神经网络控制等等。电控空气悬架是通过调节空气弹簧的高度实现对车身高度的主动控制,而空气弹簧的高度与刚度之间存在一定

7、的耦合,因此,不同车身高度下,与空气弹簧相匹配的最优阻尼值也在变化,同时不同的车身高度也间接反映出车辆所处的行驶工况不同,相应的阻尼控制目标需要调整。出于安全考虑,转向工况下车辆高度不进行调整,但此时阻尼控制目标主要是提高车辆的操纵稳定性,与直线行驶工况不同。由此可见,电控空气悬架的阻尼控制需要实时跟踪行驶工况的变化。中国专利CN101269618B公开了一种-3-电控空气悬架三档可调减振器阻尼值的控制方法,该方法将簧载质量和车速作为影响阻尼值优化的主要因素,利用遗传算法优化出不同质量和不同

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