论文中文题名: | 电磁混合主动悬架自适应模糊PID控制研究 |
姓名: | |
学号: | 19205016032 |
保密级别: | 公开 |
论文语种: | chi |
学科代码: | 080204 |
学科名称: | 工学 - 机械工程 - 车辆工程 |
学生类型: | 硕士 |
学位级别: | 工学硕士 |
学位年度: | 2022 |
培养单位: | 西安科技大学 |
院系: | |
专业: | |
研究方向: | 机械系统动力学与控制 |
第一导师姓名: | |
第一导师单位: | |
论文提交日期: | 2022-06-27 |
论文答辩日期: | 2022-06-02 |
论文外文题名: | Research on Adaptive Fuzzy PID Control of Electromagnetic Hybrid Active Suspension |
论文中文关键词: | |
论文外文关键词: | Active suspension ; Road recognition ; Adaptive control ; Fuzzy PID control ; Feed circuit |
论文中文摘要: |
车辆在行驶过程中,路面激励的幅值、频率波动较大,传统的被动悬架阻尼和弹簧刚度恒定,无法跟随路面等级主动调节阻尼力,以保障乘员良好的舒适性。为提高车辆在不同等级路面悬架动态性能,降低能耗,本文在国家自然科学基金项目(51775426)资助下,设计一种基于路面等级信息的电磁混合主动悬架自适应模糊PID控制策略,实现悬架路面状态的自适应控制,并回收部分振动能量。 在分析电磁混合主动悬架系统结构和工作原理的基础上,忽略前后轮耦合作用,只考虑单轮悬架系统的振动响应,建立二自由度电磁混合主动悬架动力学模型、直线电机模型以及电磁阀减振器数学模型;采用天牛须算法(BAS)优化BP神经网络初始权值阈值,根据随机路面模型、路面等级分类和悬架动态响应数据训练BAS-BP神经网络,建立BAS-BP路面等级识别算法;在路面等级识别的基础上,根据路面等级不同确定控制目标,设计控制器参数调整目标函数,以车身垂直速度、加速度作为模糊PID控制器输入,并引入主动力反馈,建立变论域模糊控制器与参数调整模糊控制器共同调整模糊PID参数,使悬架系统在不改变输入输出基本论域的情况下提高控制精度,在混合路面等级输入下,仿真分析时域、频域响应下自适应模糊PID控制策略的控制效果;设计主动悬架馈能电路,分析电路各模态的工作原理,确定电路各元器件参数,利用非线性双闭环控制策略,对功率开关管占空比进行调节,搭建电路模型并进行仿真分析;试制电磁混合主动悬架物理样机,利用液压振动台架模拟随机路面等级输入,结合半实物仿真系统开展电磁混合主动悬架自适应控制策略试验,验证自适应模糊PID控制策略的有效性。 仿真结果表明:时域响应下,相比模糊PID控制,悬架自适应模糊控制在A、B级路面簧载质量加速度均方根值分别降低13.28%、13.84%,在B、C、D级路面轮胎动载荷均方根值分别降低9.09%、16.07%、15.54%;悬架动挠度相比于被动悬架降低21.96%,更好的防止与悬架行程极限点发生硬冲击的可能;并实现了42.8W的振动能量回收。频域响应下,与模糊PID控制相比,悬架自适应模糊控制在A、B级路面簧载质量加速度峰值分别降低18.6%、12.47%,在B、C、D级路面轮胎动载荷峰值分别降低15.49%、16.81%、12.43%,在D级路面上悬架动挠度峰值降低17.05%。试验结果表明:在A、B、C、D路面等级下,试验与仿真时域簧载质量加速度均方根值相对误差分别为3.73%、7.64%、13.55%、15.19%,验证了电磁混合主动悬架自适应模糊PID控制的有效性。 |
论文外文摘要: |
During the driving process of the vehicle, the amplitude and frequency of the road excitation fluctuate greatly. The traditional passive suspension damping and spring stiffness are constant, and the damping force cannot be actively adjusted according to the road surface level to ensure the good comfort of the occupants. In order to improve the dynamic performance of vehicle suspension on different grades of road surface and reduce energy consumption, this paper is funded by the National Natural Science Foundation of China (51775426) to design an adaptive fuzzy PID control strategy for electromagnetic hybrid active suspension based on road grade information. Suspension adaptive control of road conditions and recovers part of the vibration energy. On the basis of analyzing the structure and working principle of the electromagnetic hybrid active suspension system, ignoring the coupling effect of the front and rear wheels, and only considering the vibration response of the single-wheel suspension system, the dynamic model of the two-degree-of-freedom electromagnetic hybrid active suspension, the linear motor model and the Mathematical model of solenoid valve shock absorber; using the beetle algorithm (BAS) to optimize the initial weight threshold of the BP neural network, training the BAS-BP neural network according to the random road model, road grade classification and suspension dynamic response data, and establishing the BAS-BP Pavement grade recognition algorithm: On the basis of road grade recognition, the control objectives are determined according to the different road grades, the controller parameters are designed to adjust the objective function, the sprung mass acceleration difference and its change rate are used as the input of the fuzzy PID controller, and the main Dynamic feedback, establish variable universe fuzzy controller and parameter adjustment fuzzy controller to jointly adjust fuzzy PID parameters, so that the suspension system can improve the control accuracy without changing the basic universe of input and output. Under the mixed road level input, simulation analysis The control effect of the adaptive fuzzy PID control strategy in the time domain and frequency domain response; design the active suspension energy feeding circuit, analyze the working principle of each mode of the circuit, determine the parameters of each component of the circuit, and use the nonlinear double closed-loop control strategy to control the circuit. The duty cycle of the power switch tube is adjusted, the circuit model is built and the simulation analysis is carried out; the physical prototype of the electromagnetic hybrid active suspension is trial-produced, the hydraulic vibration table is used to simulate the random road grade input, and the electromagnetic hybrid active suspension adaptive is carried out in combination with the hardware-in-the-loop simulation system The control strategy is tested to verify the effectiveness of the adaptive fuzzy PID control strategy. The simulation results show that: under the time domain response, compared with the fuzzy PID control, the RMS value of the suspension adaptive fuzzy control is reduced by 13.28% and 13.84% respectively in the A and B grades of road sprung mass acceleration, and in the B, C and D grades. The root mean square value of road tire dynamic load is reduced by 9.09%, 16.07% and 15.54% respectively; the dynamic deflection of suspension is reduced by 21.96% compared with passive suspension, which better prevents the possibility of hard impact with the limit point of suspension travel; and A vibration energy recovery of 42.8W is achieved. In the frequency domain response, compared with the fuzzy PID control, the suspension adaptive fuzzy control reduces the peak value of sprung mass acceleration by 18.6% and 12.47% on the A and B grades, respectively, and the tire dynamic load peaks on the B, C, and D grades respectively. The reductions are 15.49%, 16.81%, and 12.43%, and the peak suspension dynamic deflection on the D-level road surface is reduced by 17.05%. The test results show that the relative errors of the root mean square value of the sprung mass acceleration in the test and simulation time domain are 3.73%, 7.64%, 13.55%, and 15.19%, respectively, under the road grades A, B, C, and D, and the relative errors of both are equal. Within a reasonable range, the effectiveness of the adaptive fuzzy PID control of the electromagnetic hybrid active suspension is verified. |
参考文献: |
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中图分类号: | U463.33 |
开放日期: | 2022-06-27 |