專利名稱：一種車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于汽車底盤控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種車輛半主動懸架系統(tǒng)控制方法，尤其是一種可兼顧平順性和道路友好性的車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制方法。
背景技術(shù)：
懸架系統(tǒng)是汽車底盤的主要結(jié)構(gòu)組成部分，懸架系統(tǒng)是指連接車身和車輪之間全部零部件的總稱，其作用是傳遞車輪和車架之間的作用力和力矩，并且緩和由不平路面?zhèn)鹘o車架或車身的沖擊載荷，衰減由此引起的承載系統(tǒng)的振動，以保證汽車的行駛性能。傳統(tǒng)的被動懸架系統(tǒng)不能使汽車懸架的剛度、減振器的阻尼力大小隨著汽車行駛速度、路面狀況等行駛條件的變化而自動調(diào)節(jié)，難以達到車輛平順性、道路友好性等的綜合提高；車輛半主動懸架系統(tǒng)是指懸架彈性元件剛度和減振器阻尼力之一或兩者均可根據(jù)需要進行自動調(diào)節(jié)的新型懸架系統(tǒng)。目前，依賴于模型的各種控制方法，如最優(yōu)控制方法，因所需測量的狀態(tài)參數(shù)繁多，顯著增加了車輛半主動懸架控制系統(tǒng)的軟硬件成本，導(dǎo)致上述控制方法的應(yīng)用受到限制，但推動了模糊控制等智能控制方法在半主動懸架系統(tǒng)中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的模糊混合控制方法由于采用均勻分布的隸屬度函數(shù)，無法優(yōu)化輸入與輸出模糊變量的各個隸屬度函數(shù)，難以實現(xiàn)半主動懸架系統(tǒng)的最佳控制效果?？杉骖櫰巾樞院偷缆酚押眯缘闹悄芰Ｗ尤耗：旌峡刂品椒ㄊ且环N新型模糊混合控制方法，該方法利用智能群體理論——粒子群優(yōu)化方法，按照預(yù)先設(shè)定的適應(yīng)度函數(shù)，對由各個輸入及輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)構(gòu)成的粒子群進行深度優(yōu)化，并通過實時調(diào)整阻尼力分配系數(shù)，達到合理分配混合控制內(nèi)核中的天棚阻尼力成分和地棚阻尼力成分的目的，實現(xiàn)可兼顧平順性和道路友好性的車輛垂向動力學特性?？偠灾F(xiàn)有的車輛半主動懸架系統(tǒng)控制方法，絕大多數(shù)依賴于復(fù)雜被控對象的動力學模型，通常難以同時兼顧平順性和道路友好性，特別是模糊控制的輸入及輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)通常靠技術(shù)人員經(jīng)驗設(shè)定，無法實現(xiàn)優(yōu)化控制。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有控制方法存在的缺點，針對車輛半主動懸架系統(tǒng)的傳統(tǒng)模糊混合控制方法中存在的技術(shù)問題，尋求提出并設(shè)計一種可利用粒子群優(yōu)化方法對輸入、輸出模糊變量隸屬度函數(shù)分別進行系統(tǒng)優(yōu)化，實現(xiàn)兼顧車輛平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明涉及的兼顧車輛平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法包括以下步驟(1)先利用四對加速度傳感器及其濾波積分模塊，分別采集半主動懸架系統(tǒng)車輛的左前、左后、右前、右后處簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度，生成智能粒子群模糊混合控制器的輸入信號；(2)利用模糊控制對步驟(1)中所述的各個簧載質(zhì)量垂向振動速度和非簧載質(zhì)量垂向振動速度輸入信號進行模糊化處理，形成輸入模糊變量，然后將各個輸入模糊信號傳送至模糊控制器；(3)建立車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制器的模糊控制規(guī)則庫；利用(1)中所述的各簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度輸入模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)，并結(jié)合輸出模糊變量——阻尼力分配系數(shù)的各個隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)以形成初始粒子群，為利用智能群體理論——粒子群優(yōu)化方法對上述粒子群實施優(yōu)化做準備；(4)設(shè)定可同時兼顧平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制的適應(yīng)度函數(shù)，計算每個粒子的適應(yīng)度值，同時分析得出個體粒子歷史最優(yōu)值Ptest []和全局歷史最優(yōu) it gbest []；F = std (au) X (std (as)) “ Ψ上式中，F(xiàn)為適應(yīng)度值；StdO為標準差函數(shù)為非簧載質(zhì)量振動加速度； 為簧載質(zhì)量振動加速度；Ψ為量綱調(diào)整系數(shù)；(5)利用下述速度、位置更新方程對步驟(3)中所述初始粒子的速度、位置進行更新，以實現(xiàn)對輸入及輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)的深度優(yōu)化，并賦予車輛半主動懸架系統(tǒng)可兼顧車輛平順性和道路友好性的垂向動力學特性；ν [] = w X ν []+c 1 X randl () (pbest []-present [] )+c2 X rand2 ()
(gbest [] "Present [])present [] = present []+ν []上述兩式中，ν[]為粒子速度，w為慣性權(quán)重系數(shù)，present[]為當前粒子，Pbest[] 為個體最優(yōu)值，gbest[]為全體最優(yōu)值，randl (),rand2()為范圍在
的兩個隨機數(shù)， cl，c2為加速系數(shù)；(6)重復(fù)步驟( ( 直至實現(xiàn)各個隸屬度函數(shù)位形參數(shù)的最優(yōu)化；(7)利用重心解模糊化方法對智能粒子群模糊混合控制器的輸出模糊變量進行解模糊化處理，并得到反映天棚控制成分與地棚控制成分比率的阻尼力分配系數(shù)；(8)利用解模糊化得出的阻尼力分配系數(shù)，并通過集天棚控制和地棚控制于一體的、可同時調(diào)整車輛平順性和道路友好性的混合控制內(nèi)核形成輸出控制電流信號，并對車輛半主動懸架系統(tǒng)的4支磁流變阻尼器件實施獨立控制。本發(fā)明通過智能群體理論——粒子群優(yōu)化方法對車輛半主動懸架系統(tǒng)的輸入、輸出模糊變量的各個隸屬度函數(shù)進行深度優(yōu)化，并通過所述混合控制內(nèi)核對半主動懸架進行實時控制。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，可規(guī)避復(fù)雜車輛半主動懸架系統(tǒng)建模難題，在無需建立被控懸架系統(tǒng)精準模型的基礎(chǔ)上，可根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)深度，系統(tǒng)優(yōu)化各個輸入、輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)，具有綜合提高平順性和道路友好性的技術(shù)優(yōu)點；其設(shè)計思想新穎，控制原理可靠，安全穩(wěn)定性好，自動化程度高，適用范圍廣。


圖1為本發(fā)明實現(xiàn)模糊混合控制的組成原理示意框圖。圖2為本發(fā)明實現(xiàn)模糊混合控制中粒子群優(yōu)化算法流程圖。
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圖3為本發(fā)明所述粒子群優(yōu)化后的非簧載質(zhì)量隸屬度曲線。圖4為本發(fā)明所述粒子群優(yōu)化后的簧載質(zhì)量隸屬度曲線。圖5為本發(fā)明所述粒子群優(yōu)化后的阻尼力分配系數(shù)隸屬度曲線。
具體實施例方式下面通過實施例并結(jié)合附圖作進一步說明。實施例本實施例涉及的兼顧車輛平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法包括以下步驟(1)利用四對加速度傳感器及其濾波積分模塊，分別采集半主動懸架系統(tǒng)車輛的左前、左后、右前、右后處簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度，生成智能粒子群模糊混合控制器的輸入信號；(2)利用模糊控制對步驟(1)中所述的各個簧載質(zhì)量垂向振動速度、非簧載質(zhì)量垂向振動速度等輸入信號進行模糊化處理，形成輸入模糊變量，然后將各個輸入模糊信號傳送至模糊控制器；(3)建立車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制器的模糊控制規(guī)則庫；利用(1)中所述的各簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度等模糊輸入變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)，并結(jié)合模糊輸出變量——阻尼力分配系數(shù)的各個隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)以形成初始粒子群，為利用智能群體理論——粒子群優(yōu)化方法對上述粒子群實施優(yōu)化做準備；(4)設(shè)定可同時兼顧平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制的適應(yīng)度函數(shù)，計算每個粒子的適應(yīng)度值，同時分析得出個體粒子歷史最優(yōu)值Ptest []和全局歷史最優(yōu) it gbest []；F = std (au) X (std (as)) “ Ψ上式中，F(xiàn)為適應(yīng)度值；StdO為標準差函數(shù)為非簧載質(zhì)量振動加速度； 為簧載質(zhì)量振動加速度；Ψ為量綱調(diào)整系數(shù)；(5)利用下述速度、位置更新方程對步驟(3)中所述初始粒子的速度、位置進行更新，以實現(xiàn)對輸入及輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)的深度優(yōu)化，并賦予車輛半主動懸架系統(tǒng)可兼顧車輛平順性和道路友好性的垂向動力學特性；ν [] = w X ν []+c 1 X randl () (pbest []-present [] )+c2 X rand2 ()
(gbest [] "Present [])present [] = present []+ν []上述兩式中，ν[]為粒子速度，w為慣性權(quán)重系數(shù)，present[]為當前粒子，Pbest[] 為個體最優(yōu)值，gbest[]為全體最優(yōu)值，randl (),rand2()為范圍在
的兩個隨機數(shù)， cl，c2為加速系數(shù)；(6)重復(fù)步驟( ( 直至實現(xiàn)各個隸屬度函數(shù)位形參數(shù)的最優(yōu)化；(7)利用重心解模糊化方法對智能粒子群模糊混合控制器的模糊輸出變量進行解模糊化處理，并得到反映天棚控制成分與地棚控制成分比率的阻尼力分配系數(shù)；(8)利用解模糊化得出的阻尼力分配系數(shù)，并通過集天棚控制和地棚控制于一體的、可同時調(diào)整車輛平順性和道路友好性的混合控制內(nèi)核形成輸出控制信號(電流)，并對車輛半主動懸架系統(tǒng)的4支磁流變阻尼器件實施獨立控制。本實施例通過智能群體理論中的粒子群優(yōu)化方法對半主動懸架系統(tǒng)的輸入模糊變量——簧載質(zhì)量的振動速度和非簧載質(zhì)量的振動速度、輸出模糊變量——阻尼力分配系數(shù)的各個隸屬度函數(shù)進行深度優(yōu)化；并最終通過所述混合控制內(nèi)核對半主動懸架進行實時控制。本實施例采用下列方法建立智能粒子群模糊混合控制器的模糊控制規(guī)則庫，令左前、左后、右前、右后等處的模糊輸入變量——簧載質(zhì)量的振動速度V1、非簧載質(zhì)量的振動速度V2分別取極小(Es)、較小(VS)、小(SM)、中值(ME)、大(LA)、較大(VL)、極大(EL)的語言變量，同時令輸出模糊變量阻尼力分配系數(shù)α取Z1, Z2, Z3, Z4, Z5, Z6, Z7, Z8, Z9的語言變量，各個輸入與輸出模糊變量均選取合適的隸屬度函數(shù)，并建立具有如表1所示的智能粒子群模糊混合控制的模糊控制規(guī)則庫。0044]
權(quán)利要求
1. 一種車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制方法，其特征在于包括以下步驟(1)先利用四對加速度傳感器及其濾波積分模塊，分別采集半主動懸架系統(tǒng)車輛的左前、左后、右前、右后處簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度，生成智能粒子群模糊混合控制器的輸入信號；(2)利用模糊控制對步驟(1)中所述的各個簧載質(zhì)量垂向振動速度和非簧載質(zhì)量垂向振動速度輸入信號進行模糊化處理，形成輸入模糊變量，然后將各個輸入模糊信號傳送至模糊控制器；(3)建立車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制器的模糊控制規(guī)則庫；利用 (1)中所述的各簧載質(zhì)量的垂向振動速度、非簧載質(zhì)量的垂向振動速度輸入模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)，并結(jié)合輸出模糊變量，即阻尼力分配系數(shù)的各個隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)以形成初始粒子群，利用智能群體理論，即粒子群優(yōu)化方法對上述粒子群實施優(yōu)化做準備；(4)設(shè)定可同時兼顧平順性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制的適應(yīng)度函數(shù)， 計算每個粒子的適應(yīng)度值，同時分析得出個體粒子歷史最優(yōu)值Pbest []和全局歷史最優(yōu)值Sbest 口 ‘F = std (au) X (std(as)) “ Ψ上式中，F(xiàn)為適應(yīng)度值；StdO為標準差函數(shù)為非簧載質(zhì)量振動加速度；\為簧載質(zhì)量振動加速度；Ψ為量綱調(diào)整系數(shù)；(5)利用下述速度、位置更新方程對步驟(3)中所述初始粒子的速度、位置進行更新， 以實現(xiàn)對輸入及輸出模糊變量的隸屬度函數(shù)的位形參數(shù)的深度優(yōu)化，并賦予車輛半主動懸架系統(tǒng)可兼顧車輛平順性和道路友好性的垂向動力學特性；v[] = wX v[]+cl Xrandl () (pbest []-present [])+c2 Xrand2 () (gbest []-present []) present [] = present []+v[]上述兩式中，v[]為粒子速度，w為慣性權(quán)重系數(shù)，present[]為當前粒子，Pbest[]為個體最優(yōu)值，gbest[]為全體最優(yōu)值，randl()、rand2()為范圍在
的兩個隨機數(shù)，cl，c2 為加速系數(shù)；(6)重復(fù)步驟( ( 直至實現(xiàn)各個隸屬度函數(shù)位形參數(shù)的最優(yōu)化；(7)利用重心解模糊化方法對智能粒子群模糊混合控制器的輸出模糊變量進行解模糊化處理，并得到反映天棚控制成分與地棚控制成分比率的阻尼力分配系數(shù)；(8)利用解模糊化得出的阻尼力分配系數(shù)，并通過集天棚控制和地棚控制于一體的、可同時調(diào)整車輛平順性和道路友好性的混合控制內(nèi)核形成輸出控制電流信號，并對車輛半主動懸架系統(tǒng)的四支磁流變阻尼器件實施獨立控制。
全文摘要
本發(fā)明屬于汽車底盤控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種車輛半主動懸架系統(tǒng)控制方法，尤其是一種可兼顧平順性和道路友好性的車輛半主動懸架系統(tǒng)智能粒子群模糊混合控制方法，通過智能群體理論中的粒子群優(yōu)化方法對半主動懸架系統(tǒng)的輸入模糊變量，即簧載質(zhì)量的振動速度和非簧載質(zhì)量的振動速度，輸出模糊變量，即阻尼力分配系數(shù)的各個隸屬度函數(shù)進行深度優(yōu)化；并最終通過所述混合控制內(nèi)核對半主動懸架系統(tǒng)進行實時控制；其設(shè)計思想新穎，控制原理可靠，安全穩(wěn)定性好，自動化程度高，適用范圍廣，可廣泛用于各種機動車輛的半主動懸架系統(tǒng)的控制。
文檔編號G06N3/00GK102501737SQ20111034214
公開日2012年6月20日 申請日期2011年11月2日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月2日
發(fā)明者嚴天一, 張付凱, 張魯鄒, 王玉林 申請人:青島大學