汽车基于半主动控制悬架的应用外文翻译资料

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汽车基于半主动控制悬架的应用

Andreas Unger b,n, FrankSchimmack b, BorisLohmann a, RalfSchwarz b

德国慕尼黑技术大学自动控制学院 85748

文献信息：

文献历史：2012年2月21日原稿 2013年1月25日校订稿 2013年6月4日接收

关键词：半主动车辆悬架，裁剪最优控制，车辆状态检测器，非线性全车模型，应用

摘要：本文中对于半主动全车模型，有基于控制器和检测器概念的二次线性方程式对全车总控制器进行模拟和比较。特别是一个包括新改进的道路模型的检测器将被呈现出来，它可以可靠地过滤掉由颠簸不平地路面引起的低频率干扰。加之，二次成本函数的参数化方法将被采用，实验表明，对不同汽车质量乘坐的舒适性和行驶性亦将明显的通过半主动控制悬架明显改观。考虑到非线性元件特性和悬挂摩擦，一个参数化非线性全车模型被提出，用于控制器成本函数权重的测定。绩效评估是通过使用一个4-poster试验台以及在真实道路上进行的测量。

1. 引言

一个汽车悬挂系统的主要任务就是通过分离底盘质量和路面激励而提供一个高水平的乘坐舒适性，并通过防止车轮与路面联系不紧密而提高行驶性。几项研究已经表明这个矛盾可以通过使用控制的悬挂系统而不是被动的来减轻。特别是半主动阻尼器在工业应用十分广泛。这是由于和被动悬架相比，它性能较好，和主动悬架系统相比，它消耗能量更少(Guglielmino, Sireteanu, Stammers, Ghita, amp; Giuclea, 2008).

半主动控制悬挂系统的方法可追溯到卡诺普(Karnopp, 1983; Karnopp, Crosby, amp; Harwood, 1974; Karnopp amp; Heess, 1991) 的论文，他主张天棚算法是为了提高乘坐舒适性。几个天棚控制的延展在过去的几十年里已经表明(Ahmadian, Song, amp; Southward, 2004; Guo, Xu, Xing, amp; Pan, 2006; Hong, Sohn, amp; Hedrick, 2002; Rao amp; Narayanan, 2008; Savaresi amp; Spelta, 2009; Shamsi amp; Choupani, 2008) ，特别的，基于天棚的控制器和地棚的算法之间的联系预示着在乘坐安全性方面有额外的进展(Hudha, Jamaluddin, Samin, amp; Rahman, 2005; Valasek amp; Kortuuml;m, 2000; Yi amp; Song, 1999) 。

由于天棚算法似乎得到很好的研究，所以如果半主动控制悬架控制器被应用在真实的车辆中，这个概念被广泛的应用也并不奇怪。天棚算法被实验研究的例子有以下几个：沃尔沃480，奥迪A6，欧宝雅特，其中福特交通连接已经被验证有四个天棚/地棚的控制器链接。而且系列生产车的控制概念也基于天棚控制，因为它可以在奥迪(Schouml;pfel, Stingl, Schwarz, Dick, amp; Biesalski, 2007; Schwarz, Biesalski, Schouml;pfel, amp; Stingl, 2008),宝马 (Jautze, Bogner, Eggendinger, Rekewitz, amp; Stumm, 2008 ）奔驰上找到印证。

虽然已经表明裁剪最优控制给半主动控制提供了性能优势，但在书面上车辆基于模型的控制策略的实验验证的结论却很少。对于采用半主动全车模型的悬架控制，只存在一些仿真研究(Jahromi amp; Zabihollah, 2010; Lu amp; DePoyster, 2002)。

车辆悬架系统的状态观测器也被研究，在Koch, Kloiber, Pellegrini, and Lohmann (2010) 中，一基于卡尔曼滤波的观测器结构考虑被动阻尼器的非线性。Aubouet, Dugard, and Sename (2010) 中的一个实验研究了Hinfin;观测器，在Frouml;hlich (2007)中，还有一些研究状态观察的鲁棒性。

一种基于LQ实验评价主动估计和在实际控制器的概念车辆已被深入研究，本文延伸了结果并发表在Unger, Schimmack, Lohmann, and Schwarz (2011) 二次成本函数的参数化已经被解决，两个不同控制器的也已被提出。其中一个控制器主要对乘坐舒适性进行优化，它考虑到一个优汉内克（1995）提出的舒适性测量方法。而另一个控制器主要对刹车距离进行优化。额外地，一个新的道路模型发表在Unger, Schimmack et al（2011），它为了过滤掉观测器设计中由颠簸不平地路面引起的低频率干扰。在真实道路上进行的测试以及4-poster试验台上观测器的有效性证明了这个概念在有挑战性的情景下仍然具有很高的估计质量。还有测量表明两个控制器即使在车辆质量增加的情况下，在被动悬架和基于天棚的控制器各自的目标都更胜一筹。一个在4-poster上被测量参数化的全车模型被用于控制器和观测器的设计中。额外地，一个确认的非线性全车模型被提出，这是用于优化例程的参数化的控制器。

论文的剩余部分是如下组织的：第二部分中非线性和线性化全车模型被提出。第三部分描述了控制器和参数化的结构。第四部分中有包括调整后的道路模型的观测器。第五部分是实验结果，最后的第六部分是论文的结论。

1. 系统的模型

为了将一个基于模型的控制策略应用在真实的汽车上，一个模型需要模拟，控制器和观测器的设计以及成本函数权重的优化。一个为了模拟和优化提出的的非线性全车模型被线性化，且为了观测器和控制器的设计而简化成七自由度。路面不平激励可以被每个车轮的四个一阶形状过滤器描述，这也加入在全车模型里。

2.1非线性全车模型

车辆的垂直动态可由全车模型图进行描述。它由四轮质量亩组成，每一个都有垂直的自由度，机箱质量（质量MS，惯性Isphi;，Istheta;的时刻），有在垂直，侧倾和俯仰方向上运动的自由和最终质量的总量（质量份的最终质量，转动惯量

Iaggphi;，Iaggtheta;）还有在垂直，辊三个自由度和俯仰方向。在这项工作中要考虑的车辆装有弹簧和四个半主动阻尼器。这个弹簧（弹簧常数Ks）有一个典型的包括结束停止的渐进性特征，它已被直接测量而且可以在图2中可以看到。

阻尼器是液压双筒内置式可控电磁阀。如图2显示那样，通过应用0A和1.8A电流lambda;之间的阀、阻尼可以在最小和最大约束之间进行修改。轮胎（弹簧常数和阻尼率和总线）可以被视为一个空翻(Mitschke amp; Wallentowitz, 2004) ，因此具有循序渐进的特点。而且，摩擦效应（摩擦系数的影响mu;）中考虑到利用反正切函数。所有其他元素与图1中所示的各元素进行线性地计算。这个运动方程可以使用悬架力轮胎的力量

Fus,i.由后和前防滚杆产生的力量Fabr,Fabf（刚度kabr，kabf）和总的力矩和力Faggz,Taggϕ，Taggtheta;.等来计算。此外，半主动阻尼器的力，它被用作控制输入的系统和的状态向量 的定义。这导出了车轮的动力学方程。

2.2线性化和降阶

作为一个线性模型，用于观察者和控制器设计，非线性模型的前一节是线性化用线性模型代替线性模型。据的统计的参数，它可以显示，总数主要影响身体运动的频率大于9赫兹。它是说，有关的频率范围乘坐舒适性是8Hz，因此自由度对于聚合的线性模型被忽略了。运动方程可以使用干扰矢量，矩阵概括，并诉诸于状态空间符号

测得的输出y是，根据车辆的传感器配置中四个悬架的速度，该重体加速度和侧倾和俯仰速率。输出方程可以通过使用矩阵计算其中V代表测试噪声，需要的观测器设计在第3节描述。线性元件的参数值

由优化确定，在2.4节中有描述。对基于LQ控制器的控制变量是垂直加速度侧倾加速度和车身俯仰加速度以及通过标量权重因子方式确定的轮胎刚度。通过使用，计算上述提到输出的方程可以被推导出来。

2.3道路模型

在ISO（1995）中提到，路面位移的功率谱密度可以用下式来表示其中有车辆速度v和路面粗糙度因子A单位是m。如ISO（1995）中描述的，路面粗糙程度可以用A的量的大小划分等级，A的值越大，路面越粗糙。在ISO（1995）的测量结果表明，该指数n是独立于道路类别，而

为n一般来说约等于-2。通过合并非常低的频率f-0的振幅保持无限，考虑到n=-2的第一个命令形成了滤波器，其中是截止频率，谱密度输入的高斯分布的白噪声(Gaspar amp; Nadai,2007; Hrovat, 1997; Koch, 2011; Venhovens, 1993). 参数的选择根据Venhovens (1993) 而A的值则由卡尔曼滤波器得最优化约定。

y增加形状滤波器的滤波器顺序，PSD的近似可以尤其是在高频率来改善，正如Tuuml;rkay and Akcay (2005).调查的那样。但是，随着改进只有轻微和增加滤波器为了引出在实时控制更高的计算努力中，第一个近似命令方程被认为是第四节中的观察者设计。

为了增加道路模型，而增加系统方程，方程扩展到了四个车轮其所附的状态空间导致了

2.4参数鉴定

假定车辆是沿其纵向轴线对称的几何形状是已知的，并且，所述弹簧和阻尼特性由单独的部件确定试验。线性和非线性全的其余参数车型已通过四柱试验台（图3）试验车辆的测量鉴定。窦扫描0.5赫兹和25赫兹激励起伏，俯仰，滚转和之间经运动已被用作身份的输入信号。因为未知参数的量对全局优化来说仍然过大，所以所述参数被整合到组合里，这是由MATLAB优化工具箱提供的信赖区域反馈算法分别识别的。该过程被迭代重复，直到一个全球性的网络适应度值的变化已停滞。比较所测量的垂直加速度和仿真之间的结果在5.2节给出。

3，半主动悬架控制

对于全车的悬架控制，四个半主动阻尼设备被使用。因此，阻尼力可以通过调整可控阀调节，但它不能超过图2中最小或最大边界。由于大多数半主动控制的规则没有明确说明这些限制，所要求的力必须被限幅以匹配阻尼器，即

由于该系统的耗散由半主动主动阻尼器所产生的任何力，整个系统控制保持稳定尽管控制输入饱和。但是，在半主动情况下，性能可能不再是最佳的。此问题已得到Butsuen（1989）的解决，其中对于半主动最优控制律悬挂系统已经导出考虑二次性能指标。使用变积分法，欧拉方程和考虑到状态独立的拉格朗日乘子约束，对于四分之一半主动悬架最优控制律已被证明和在3.2节介绍的裁剪最佳控制是相同的。用于半主动全车模型最优控制律和裁剪最优控制之间的差异最优控制可以观察到，但差异可以忽略不计。

另外半主动悬架控制器的广义指标已在实验中被证实该修剪最优控制考虑到计算方面的努力和实时应用程序的性能是合理的选择。因此，修剪最优控制方法适合于半主动悬架控制这项工作。考虑例如技术也LPV或Hinfin;的半主动控制策略的模拟基准可在Poussot-Vassal, Spelta, Sename, Savaresi, and Dugard (2011)中找到。

为了标准化裁剪优化控制方案，天棚控制器被用作参考。在下面的部分中，一个完整的汽车模型的天棚算法被引入，然后裁剪最优控制将呈现。

3.1天棚算法

由Karnopp（1974）等人提出的天棚控制的主要理念，是在惯性参照系下衰减悬挂质量。在一个全汽车模型俯仰和滚转情况下，这些运动由施加阻尼因子对俯仰和滚转速率惯性的减少。所需的力必须根据（20）裁剪，可计算如下式用几何变换矩阵Tmc。

3.2裁剪最优控制

裁剪最优控制（COC）是一种方法，其中状态反馈控制可以用于半主动悬架的控制。首先，一个线性二次调节器设计根据完全主动悬架系统（一悬架系统与高带宽致动器并联结合到主弹簧和阻尼器，参见例如Mitschke＆Wallentowitz，2004）。随后，将所需的力被裁剪到半主动阻尼器的可控范围。状态反馈法

被设计用于由11-13中描述的系统 ，它使成本函数最小化。还有。反馈矩阵K

COC通过求解黎卡提计算公式（安德森和摩尔，2007年）

其中而且。状态反馈矩阵K

通过求解得到。

半主动阻尼器施加的力必须根据（20）裁剪模拟。利用阻尼器特性（图2）所得到的控制力，然后将其转化为电流，它被应用于阀门。

其结果是一个线性控制法，这是在实施由非线性全车模型中描述的实验车辆2.1节中介绍。该系统的非线性是阻尼力，弹簧力，轮胎力和摩擦的影响。主要非线性是阻尼力，这是作为为控制设计，控制输入其中的饱和度的影响化已经讨论过。通过查看图2，也可以是观察到的弹簧力，当第二个重要的非线性，可以用

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