模糊邏輯基于人類模糊思維這一抽象機(jī)理,，它強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)是應(yīng)用的簡單和方便,。自20世紀(jì)60年代，模糊數(shù)學(xué)的建立為模糊推理系統(tǒng)尤其是模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ),。目前,，模糊推理系統(tǒng)已成功應(yīng)用于自動控制,、數(shù)據(jù)分類、決策分析,、專家系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)之中,。
本文研究車輛主動空氣懸架的控制問題，在車輛主動空氣懸的常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上,，運(yùn)用模糊推理對常規(guī)PID控制器進(jìn)行參數(shù)在線修訂,，控制策略融合了PID控制和模糊控制的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于單輪車輛主動空氣懸架的Fuzzy—PID控制器,，并對Fuzzy—PID控制的單輪車輛主動空氣懸架進(jìn)行Matlab建模和仿真試驗(yàn),。仿真結(jié)果表明，與車輛被動空氣懸架,、常規(guī)PID控制的車輛主動空氣懸架相比,，F(xiàn)uzzy—PID控制的車輛主動空氣懸架可大大降低車身加速度和懸架動行程，提高車輛乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性,，具有良好的魯棒性,，從而驗(yàn)證了Fuzzy—PID控制器的有效性和實(shí)用性。
1 單輪車輛主動懸架和路面激勵
設(shè)計(jì)車輛懸架系統(tǒng)時,，可把單輪車輛主動懸架模型(即單輪車輛模型)簡化成一個彈簧-阻尼系統(tǒng),，該系統(tǒng)的力學(xué)模型如圖1所示。
單輪車輛主動懸架的數(shù)學(xué)模型為：
式中,，m1為車身質(zhì)量,，m2為懸架質(zhì)量，x1為車身垂直位移,，X2為懸架垂直位移,，U為路面激勵，k1和k2為彈簧胡克系數(shù),，b1和b2為阻尼系數(shù),。
路面不平度隨機(jī)激勵為：
式(3)中：no為參考空間頻率，Gq(no)為參考空間頻率下的路面功率譜密度,，w(t)為白噪聲,。
2 Fuzzy-PID控制器設(shè)計(jì)
2．1 設(shè)計(jì)思想
以車身垂直速度與其期望值的差值e及差值變化率ec作為控制器的輸入量，根據(jù)實(shí)際需要的PID控制參數(shù)Kp,、Ki,、Kd相對于e和ec的模糊關(guān)系來確定模糊規(guī)則，通過在原來的單純的PID控制器上加入模糊推理器,，組成Fuzzy-PID控制器可以對參數(shù)進(jìn)行在線修正,，使系統(tǒng)的動態(tài)特性明顯提高，并且顯著的提高了系統(tǒng)的抗干擾能力和魯棒性,，同時可以減少調(diào)節(jié)的時間,。Fuzzy-PID控制器的原理框圖如圖2所示,。
該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)在線自調(diào)整的計(jì)算公式為：
式中：KP、KI,、KD為控制器的最終控制參數(shù),，Kp、Ki,、Kd為常規(guī)PID控制器參數(shù),，kp、ki,、kd為模糊推理器的修正參數(shù),。
2．2 模糊推理器及模糊規(guī)則的建立
模糊推理需要3個步驟：模糊化、模糊推理判斷和解模糊化,。模糊化過程將實(shí)際的輸入量轉(zhuǎn)化為模糊量,，經(jīng)過基于模糊規(guī)則的模糊推理和判斷，最終將模糊量轉(zhuǎn)化為真實(shí)量,，完成解模糊化的過程,，這也是模糊控制器的工作原理及核心,。
本文模糊推理器采用雙輸入,、三輸出形式，控制器類型選為Mamdani型,，解模糊規(guī)則選擇為Centmid法,，輸入輸出隸屬函數(shù)均選擇為trimf形式。選取輸入變量e和ec及輸出變量kp的論域均為(-6,，6),，模糊子集定義為{NB NM NS O PS PM PB}，選取輸出變量ki和kd,，ki和kd只取正值,，論域?yàn)?-3，3),，模糊子集為{O PS PM PB},。通過閉環(huán)運(yùn)行及模擬，觀察系統(tǒng)響應(yīng)曲線,，分析得到控制器參數(shù)kp,、ki、kd對系統(tǒng)的實(shí)際影響,，結(jié)合PID控制器參數(shù)整定理論,，來確定最終的模糊規(guī)則，具體如表1所示,。
1)|e|較大時,，為盡快消除偏差,，提高相應(yīng)速度，kp應(yīng)取較大值,，ki取0,；|e|較小時，為繼續(xù)消除偏差,，并防止超調(diào)過大,，kp取值應(yīng)減小，同時ki取小值,。
2)e·ec<0時,，被控量朝著接近給定值的方向變化，若|e|較大,，此時kp取中等或小值,，ki取中等值，kd取0,，以加快控制的動態(tài)過程,。
3)|e|的大小表示的變化速率，|e|隨的增大,，kp應(yīng)減小,。
2．3 Fuzzy-PID控制器
模糊推理器結(jié)合常規(guī)PID控制器組成Fuzzy—PID控制器，將單輪懸架子系統(tǒng),、路面隨機(jī)激勵子系統(tǒng)和Fuzzy-PID控制器進(jìn)行組合,，得到整個仿真系統(tǒng)的Simulink模型如圖3所示。
3 仿真試驗(yàn)
Simulink搭建的模型中,，車身質(zhì)量m1=2 500 kg,，懸架質(zhì)量m2=320 kg，懸架彈簧的彈性系數(shù)k1=80 000 N／m,，阻尼系數(shù)b1=350 Ns／m,，模擬輪胎的彈簧彈性系數(shù)k2=500 000 N／m，阻尼系數(shù)k2=15 020 Ns／m,，假定汽車在B級路面上,，以20 m／s的速度行駛。分別對采用常規(guī)PID控制的主動懸架和采用Fuzzy—PID控制的主動懸架的進(jìn)行仿真,，仿真結(jié)果如圖4和圖5所示,。
3．1 結(jié)果分析
仿真結(jié)果表明采用PID控制器的主動懸架可以改善汽車的行駛平順性，而當(dāng)采用Fuzzy—PID控制器時,，控制效果可以進(jìn)一步提高,。采用Fuzzy—PID控制的主動懸架，無論是車身的速度還是加速度均比被動懸架和采用常規(guī)PID控制的主動懸架有很大降低，優(yōu)勢十分明顯,。
4 結(jié)束語
本文研究車輛主動空氣懸架的控制問題,，在車輛主動空氣懸的常規(guī)PID控制器的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊推理對常規(guī)PID控制器進(jìn)行參數(shù)在線修訂,，設(shè)計(jì)了基于單輪車輛主動空氣懸架的Fuzzy-PID控制器,，并對Fuzzy-PID控制的單輪車輛主動空氣懸架進(jìn)行Matlab建模和仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,，與車輛被動空氣懸架,、常規(guī)PID控制的車輛主動空氣懸架相比，F(xiàn)uzzy—PID控制的車輛主動空氣懸架可大大降低車身加速度和懸架動行程,，提高車輛乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性,，具有良好的魯棒性，從而驗(yàn)證了Fuzzy—PID控制器的有效性和實(shí)用性,。