李胜 孙艺瑕 刘建均

摘 要：为了获得更好的汽车平顺性，构建1/4汽车主动悬架模型，采用悬架动挠度、车身动位移、轮胎动载荷和轮胎垂直速度等4项指标进行近似衡量，提出基于改进萤火虫优化算法（FA）的汽车悬架PID控制，并与基于LQR控制、基于Fuzzy-PID控制下的汽车悬架平顺性进行对比。仿真结果显示，基于改进FA优化的PID控制的4项指标峰值均大幅降低，峰值最高下降36.1%，证明基于改进萤火虫优化算法的PID控制可提高汽车平顺性能。

关键词：LQR控制;Fuzzy-PID控制;汽车悬架系统;FA-PID控制

DOI： 10. 11907/rjdk.191772

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP319

文献标识码：A

文章编号：1672-7800（2020）004-0179-04

0 引言

汽车舒适性主要依赖于汽车悬架。汽车悬架可分为主动和被动两种，被动悬架结构简单，早期应用较广[1]。然而，被动悬架的参数固定，在外界激励频率发生变化时，隔振有效性降低，而主动悬架可有效克服该缺点，因此逐渐得到市场肯定与学者们的关注。

周长城[2]考虑平顺性与安全性等评判因素，研究了主动汽车悬架设计和控制的相关问题;Bharali等[3]建立1/4汽车悬架模型，提出了线性二次型控制（IQR）、模糊PID控制与基于LQR的模糊控制等3种控制器，其仿真结果表明，基于LQR的模糊控制主动悬架隔振性比其它两种主动悬架更佳;么鸣涛等[4]以汽车悬架动挠度为控制器输入变量，建立模糊PID控制器，其仿真结果表明，模糊PID控制既改善了汽车平顺性能，也提高了响应速度;Chao等[5]提出用重力搜索算法（ GSA）确定主动汽车悬架系统模糊PID控制器的最优控制参数，其研究结果表明，CSA可以调整PID控制器参数以达到最佳性能;Wang等[6]建立1/4汽车悬架模型，以车体垂直加速度为控制目标，提出了模糊PID控制策略，并利用改进的文化算法对模糊规则进行优化，实验结果表明，该控制可显著抑制车身加速度、提高乘坐舒适性;Song等[7]為改善悬架系统强非线性与不确定性，通过泰勒公式变换将悬架系统转化为两个不同的线性子系统，设计了基于遗传算法的PID控制器，其仿真结果表明，经遗传算法优化后PID控制悬架系统具有良好的鲁棒性。综上所述，目前对平顺性评价指标与控制方法的对比研究较少。因此本文提出构建1/4主动汽车悬架模型，以PID控制器参数为优化参数，以多指标的汽车平顺性能为目标，提出基于改进萤火虫优化算法的PID控制策略。此外，将基于改进FA-PID控制的汽车悬架与基于LQR控制、基于Fuzzv-PID控制的汽车悬架进行平顺性对比分析。

1 汽车悬架模型

3 Fuzzy-PID控制

本部分内容为Fuzzv-PID控制器设计，主要指将Fuzzy控制器输出端与PID控制器输入端相连接，形成一种新的控制器[13-15]。这种复合控制器适应更多工作环境下的控制

5.2不同汽车悬架效果对比

为证实改进FA-PID控制器对汽车悬架平顺性控制的有效性，将基于改进FA-PID控制的悬架与被动控制、基于LQR控制、基于Fuzzv-PID控制的悬架控制效果进行对比，仿真结果如图2-5所示[20]。

表1给出了被动悬架与其它3种主动汽车悬架的悬架动挠度、车身加速度、轮胎动载荷、轮胎速度峰值及4种悬架的车身加速度均方根值。

从表1可以得知主动悬架的悬架动挠度、车身动位移、轮胎动载荷以及轮胎速度峰值较被动悬架最少下降31.6%、22.5%、18.3%和0%。基于LQR控制、基于Fuzzy-PID控制与改进FA-PID控制悬架的车身加速度均方根较被动悬架分别降低24.8%、42.9%和68.69%。

6 结语

萤火虫算法优化后的PID控制器对汽车悬架系统拥有更好的隔振效果，悬架平顺性优于其它几种控制方式。就悬架平顺性而言，单- LQR控制较复合Fuzzy-PID、FA-PID控制稍显逊色。基于改进FA-PID控制的悬架比LQR控制与Fuzzy-PID控制的悬架，在被动悬架车身加速度均方根方面下降了43.89%和25.79%。本文不足之处在于没有考虑时滞影响及非线性特性，这是下一步研究方向和重点。

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（责任编辑：江艳）

作者简介：李胜（1994-），男，上海工程技术大学机械与汽车工程学院硕士，研究方向为振动主动控制及时滞动力系统的实验实现;孙艺瑕（1983-），女，博士，上海工程技术大学讲师、硕士生导师，研究方向为时滞动力系统;刘建均（1991-），男，上海工程技术大学机械与汽车工程学院硕士，研究方向为时滞动力系统参数优化。本文通讯作者：孙艺瑕。