多主体的车辆底盘主动悬架研究

本文作者：王金湘 陈 南 殷国栋 单位：东南大学机械工程学院

前言

汽车控制功能元件数与日俱增，集成控制是车辆控制领域发展的关键。高度分散或完全并行的控制结构将导致子系统之间发生未预知的交互甚至功能冲突［1－2］。若采用集中控制方法对系统所有的控制环节进行决策，解决子控制器之间各种耦合关系，则灵活性和系统可扩展性不佳［2－3］。分散控制和集中控制方法各有缺陷，相比之下，模块化控制方法应用监督控制策略或分级分布式控制框架，能从一定程度上改善车辆动力学控制性能，但其控制系统的重组或扩展十分困难［3］。与基于扫描方式的经典分布式问题解决方法相比，基于多主体的松耦合控制网络，可使本质上异类的主体协调工作，解决单个主体能力之外的问题［4］。基于主体的建模和问题解决体系架构已比较完善，且其解决实时控制问题的可行性和有效性也已获得充分验证［5－8］。与传统的分布式控制相比，基于多主体的建模和控制架构更能提高底盘集成控制系统的性能和灵活性。文献［9］中基于多主体的组织方法建立了包括主动转向(ASC)、主动驱动力矩分配(ADC)、主动制动力矩分配(ABC)和ABS/ASR在内的车辆纵向、横向动力学集成控制框架。悬架在车辆底盘系统中具有重要的作用，主动悬架通过改变悬架垂向作用力响应特性，可对轮胎的纵向和横向附着力产生显著影响，因此主动悬架控制器与车辆纵向、横向动力学控制子系统之间不可避免地存在动力学耦合。本文中介绍了以提高平顺性和操纵稳定性为目标的主动悬架控制器，并基于多主体的组织方法，建立包含ASC、ADC、ABC、ABS/ASR和主动悬架的底盘集成控制扩展框架，在Matlab/Simulink仿真环境中研究该框架在极限操纵工况下的性能。

1提高平顺性的主动悬架

全主动悬架常用液压缸或气缸等执行器取代被动悬架机构，其响应频带比可调弹簧刚度或阻尼的半主动悬架更宽，可处理更大的悬架作用力、速度和变形。选用更合适的执行器，如气动人工肌肉、能量可回收的“混合悬架”和基于EHA的能量再生主动悬架等可降低全主动悬架的成本和控制能耗［10］。主动悬架的整车控制使俯仰角(加)速度、侧倾角(加)速度和垂向加速度等车身姿态变量趋于零，是近年来研究的热点。文献［11］和文献［12］中采用全状态反馈滑模控制算法;文献［13］中采用基于悬架线性模型的输出反馈H∞鲁棒控制。线性简化的悬架模型假设车辆的纵向、侧向加速度为零，在悬架行程过大或操纵稳定性裕度很小等极端工况下建模误差较大，且H∞鲁棒控制算法一般具有较大的保守性。而基于模糊滑模控制［14］的主动悬架无模型控制方法，可对H∞鲁棒控制器的建模误差和保守性等不足进行一定补偿，因此本文中将H∞鲁棒控制和模糊滑模控制相结合，以提高车辆平顺性控制效果。模糊滑模控制方法如图1所示，模糊滑模控制器1#～3#的输入分别为俯仰角加速度θ••、侧倾角加速度φ••和车身垂向加速度az;输出分别为主动悬架力对俯仰、侧倾和垂向3个车身姿态影响的广义力Fθc、Fφc和Fzc。模糊滑模控制器设计方法与文献［14］相同。神经网络PID调节器采用基于BP神经网络的PID控制算法［15］。图1中控制器增益Kasus在仿真或实际试验中调节，解耦矩阵H'表示为式中:L为轴距;Lw为轮距;Lf、Lr分别为车辆质心至前、后轴的距离。图1中的输出Fc1为主动悬架力向量理想值。采用文献［13］中介绍的H∞鲁棒控制方法，同样可得到主动悬架力向量的理想值，不妨将其表示为Fc2。下面给Fc1和Fc2分配作用权重，这里认为作用权重与车辆轴荷转移程度和操纵稳定性裕度有关，简单地可认为和车辆平面运动加速度有关，为此，输出权重可分别定义为式中:acg为车辆平面运动的加速度;c1和c2为正常数，用于调节两控制器输出权重的分配;μ为路面附着系数;g为重力加速度;而式中饱和函数为结合模糊滑模控制和H∞鲁棒控制的主动悬架作用力向量的理想值。

2主动悬架控制不仅可调整车辆的行驶姿态以提高乘坐舒适性，还有助于提高车辆的操纵稳定性。由于轮胎侧向力随垂向载荷变化的非线性，同一车轴左、右车轮垂向载荷之差变大时，该车轴侧偏刚度可能减小，这将影响转向特性。文献［16］中提出，同时减小外前轮和内后轮的垂向载荷可适度纠正不足转向;文献［17］中提出，在外前轮作用主动悬架力，对提高操纵稳定性的效果最好。而若在内后轮作用主动悬架力，则可能会增大车身侧倾角，产生不利影响。通过讨论不同方式作用的主动悬架力对车辆转向性能的影响，可得当侧向加速度适中(如高附路面介于4.0和6.5m•s－2之间)时主动悬架力对车辆转向性能有显著影响，为兼顾平顺性和操纵稳定性，以下的作用方式最佳:(1)须增大横摆角速度时，在外前轮和内后轮作用同样大小负的主动悬架力;(2)须减小横摆角速度时，在外前轮作用正的主动悬架力，同时在内前轮作用同样大小负的主动悬架力。提高操纵稳定性的主动悬架控制目标是:在侧向加速度适中时，辅助ASC、ADC、ABC控制器实现横摆角速度跟踪目标，同时减小对车身侧倾和俯仰运动的负面影响。采用文献［14］中的模糊滑模控制方法，可得到以操纵稳定性为控制目标的归一化主动悬架力，记为FASH。再根据上述兼顾平顺性和操纵稳定性的主动悬架力最佳作用方式的结论，可得到以操纵稳定性为控制目标的主动悬架力向量，记为Fh。

3基于多主体的集成控制框架扩展

3.1车辆底盘集成控制框架的扩展文献［9］中将车辆底盘子控制器描述成控制器主体，使其既包含局部控制器所具备的全部信息，又具备主体的最基本特性(如自治性)，如图2所示。其中主要功能模块的定义如下:(1)激活函数根据控制器自身的状态，并基于其自身的控制意图和作用范围等内部信息，判断是否应该做出行动，或计算完成控制意图的把握度;(2)局部计算功能函数根据控制算法得到期望的控制信号或控制行为;(3)激活请求生成函数综合考虑局部控制器主体起作用的把握度和期望的控制行为，生成能被其它控制器主体识别的控制意图;(4)操作状态计算函数识别外部控制器主体的应答信号，获得局部控制器主体的最终作用权重，当作用权重从零变为非零时，执行初始化函数，反之执行最终化函数(finalizefunction)，实现控制器主体在激活和禁止状态之间的切换。常用协调机制来组织复杂控制系统的控制器，即基于各个控制器主体的意图或请求来解决它们之间的相互依赖关系，并通过决策函数计算应答信号。在车辆底盘控制系统中，既要考虑局部控制器的控制意图和能力，又要充分考虑车辆控制系统全局状态和意图，才能合理划分控制系统的全局操作域。=为此文献［9］中用图3所示的类监督协调机制，设计协调对象来组织底盘控制系统的ASC、ADC和ABC3个局部控制器主体。在协调对象中完成接收局部控制器的请求、根据局部和全局状态与控制意图进行决策、计算应答信号和生成联合输出等工作，以解决局部控制器主体之间的合作与竞争关系;而该协调对象与ABS/ASR之间采用从属协调机制，即协调对象和ABS/ASR控制器主体顺序执行:在协调对象中获得ADC和ABC的驱动/制动力矩联合输出，然后在ABS/ASR中对各车轮驱动/制动力矩进行修正，防止车轮抱死或打滑。集成控制框架如图4所示。

3.2ASUS-H与协调对象1#的协调控制规则需要设计协调规则，给ASUS-H及协调对象1#下层的子控制器主体分配作用权重，使它们能够协调工作。首先确定ASUS-H的作用权重。根据主动悬架力对车辆横向操纵稳定性影响的程度，可确定ASUS-H的作用权重WASH为式中:FASH是以操纵稳定性为控制目标的归一化主动悬架力;c7～c15为正常数。ASUS-H控制器的操作域和ABC控制器的操作域之间存在较大重叠，且容易产生控制效果冲突，即有可能在同一时刻ABC请求纠正转向过度，而主动悬架控制请求纠正转向不足。若产生这样的冲突，将严重影响车辆在极端工况下的稳定性。为此定义主动悬架控制与ABC冲突程度因子fASH-ABC，来确定冲突发生时ASUS-H控制器的作用权重。采用基于多主体的控制器组织方法，将上述两个主动悬架控制器与图4的集成控制协调工作，实现基于多主体的车辆底盘集成控制框架的一个扩展。为讨论方便，将上述以提高平顺性和操纵稳定性为目标的两个主动悬架控制器(或称为控制器主体)分别表示为ASUS-R和ASUS-H。现将这两个控制器集成到图4的控制框架中，如图5所示，将图4的协调对象编号为1#，用于集成ASUS-R和ASUS-H的协调对象编号为2#。fASH-ABC必须限制在［0，1］范围内，若接近0，表示冲突小;若接近1，表示冲突大。同时考虑冲突程度因子和式(6)所示的局部操作域，可将ASUS-H控制器的作用权重修正为。

3.3ASUS-H和ASUS-R协调规则图5中ASUS-R是相对独立的子控制器(或称局部控制器主体)，其局部操作域的定义比较简单，因为车辆在行驶时，总有路面不平度输入，为此ASUS-R始终都处于激活状态。通过分析ASUS-R和ASUS-H各自产生的主动悬架力之间的相互影响，可得两者的协调规则:(1)若ASUS-H请求纠正过度转向，则ASUS-R和ASUS-H相互独立地作用，并将两者的主动悬架力输出相加，得到联合输出;(2)若ASUS-H请求纠正不足转向，则finst较大时适当减小ASUS-R的作用权重，而路面不平度较大时，适当减小ASUS-H的作用权重，当finst和路面不平度都较大时，适当减小ASUS-R的作用权重(但必须设定ASUS-R权重的下限，确保其仍处于工作状态)，因为此时操纵稳定对车辆的整体性能更关键。一般工况下，路面不平度不十分大，因此只在ASUS-H要纠正不足转向且finst较大时，适当减小ASUS-R的作用权重。所以ASUS-R的作用权重WASRC可确定为。

3.4主动悬架控制力联合输出ASUS-R和ASUS-H在协调对象2#中的联合输出最终可表示为主动悬架控制力向量。

4集成控制仿真试验

为研究图5所示集成控制系统的性能，基于Matlab/Simulink环境进行仿真试验。比较两个主动悬架控制器均未作用、ASUS-R单独作用(即ASUSR和协调对象1#分别独立作用，以下简称“ASUS-R单独”)、以及ASUSR和ASUSH协调作用(即按图5的扩展框架工作，以下简称“ASUS-R+ASUS-H”)这3种情况下车辆的平顺性和操纵稳定性。仿真采用极限操纵工况，各车轮的路面附着系数均为0.9，初始车速vx0=30.6m•s－1，通过加速踏板施加在各车轮的总驱动力矩为300N•m，以比例关系Lr!Lf分配到前、后车轴，且同一车轴上左、右轮的驱动力矩相同;以开环方式模拟双移线时驾驶员的前轮转向角输入，如图6所示。路面不平度输入采用四轮相关路面随机输入模型［18］。式中:r和rdes为实际和理想的横摆角速度;ax和ades为实际和理想的纵向加速度;E1、E2和E3为跟踪误差和不稳定因子的上限，w3、w4、w5为权重。定义主动悬架作用力平方和的时域积分为主动悬架控制的能耗因子。集成控制参数值见表1;仿真采用的车辆模型主要参数见表2。倾和垂向运动的仿真结果;图8～图10为3种控制模式下的横摆角速度跟踪误差、PG和主动悬架能耗因子的仿真结果。仿真结果的分析如下。(1)由图7和表3可知，“ASUS-R+ASUS-H”和ASUS-R单独作用两种模式下，在乘员敏感的0.5～2Hz频率范围内，对俯仰和侧倾振动的削减十分明显。在小于3.1Hz的频率范围内，有主动悬架控制时，垂向加速度功率谱密度(PSD)显著降低。在频率大于3.1Hz范围内，虽然乘员对车身垂向振动比较敏感(敏感频率范围为4～9Hz)，但此范围内所有控制模式下的垂向加速度功率谱密度都很小(小于0.020m2•s－3)，对平顺性的负面影响很小。(2)由图8可见，与无主动悬架的模式相比，ASUS-R单独作用时横摆角速度跟踪效果较好，而“ASUS-R+ASUS-H”模式下横摆角速度跟踪效果更好。在5.5～7s期间，因ASUS-H对操纵稳定性控制的辅助作用，减轻了ASC、ADC和ABC的工作负荷，车辆横向、纵向动力学整体性能指标显著降低，控制总体效果明显改善(见图9)。由图10可见，“ASUS-R+ASUS-H”控制模式和只有ASUS-R控制的模式相比，主动悬架的能耗并没有大很多，在10s时前者的能耗因子只比后者大6.4%。

5结论

将以提高平顺性和操纵稳定性为目标的两个主动悬架控制器ASUS-R和ASUS-H与基于多主体的横向、纵向动力学集成控制框架相结合，提出了包含主动悬架控制的车辆底盘集成控制扩展框架。控制框架设计过程和仿真结果可得到以下结论。(1)当ASUS-H和ASUS-R协调工作时，对提高车辆的操纵稳定性有明显的辅助效果，减轻了ASC、ADC和ABC的工作负荷，而且在提高操纵稳定性的同时不影响行驶平顺性的改善，主动悬架的车辆动力学集成控制系统总体性能更佳;(2)采用基于多主体的组织方法能够很方便地实现控制系统的扩展，系统中增加ASUS-R和ASUS-H时，无需对协调对象的协调规则及其下层控制器主体进行修改，控制系统的可继承性良好。