周雅倩,鲁力群,孙法军,王毅 ,孙萌,李辉

(1.山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049;2.山东安博科技机械科技股份有限公司，山东淄博 255202)

0 引言

汽车平顺性是汽车行驶性能的重要指标，传统的被动悬架由于不能根据行驶路况自动调节空气悬架高度，所以已经不能满足人们的要求，主动空气悬架系统可以根据路面条件实时调整状态，其可以产生任意大小方向的作用力，来抵消路面对悬架的不良振动影响[1-3]。重型汽车对于行驶平顺性具有较高的要求，本文作者以重型汽车为研究对象，以车身垂直加速度、悬架动行程、轮胎动载荷为评价指标，验证了经过模糊PID控制之后重型汽车行驶平顺性有较大提高[4-6]。

1 重型汽车主动空气悬架模型建立

主动空气悬架通常主要包括以下几部分：各种传感器和控制单元ECU、动力源(液压泵、空气压缩机等)、执行元件(空气弹簧、减振器)、产生力及力矩的作动器( 油缸、步进电动机、电磁铁等)[3]。主动空气悬架的工作原理是：传感器实时采集车辆状态量，采用模糊自适应PID控制算法，经过ECU处理，控制相应电磁阀的开闭，进而控制气缸内压力，产生主动控制力，调节系统状态使性能达到最优。

建立两自由度1/4车体主动空气悬架系统模型，所做二自由度1/4车体主动空气悬架系统模型如图1所示[1]。

图1 二自由度1/4主动空气悬架系统模型

图1中ms为非簧载质量，mt为簧载质量，Fa为控制器主动控制力，kt为轮胎刚度，ks为悬架系统刚度，cs为悬架系统阻尼系数，q为路面位移函数，xt为悬架等效非簧载质量的垂向位移，xs为悬架系统簧载质量的垂向位移。

分别以ms、mt为研究对象，由牛顿第二定律可以建立两自由度主动空气悬架系统模型振动微分方程：

(1)

(2)

2 路面激励模型的建立

基于滤波白噪声法建立随机路面激励模型，可得到

(3)

式中：f=vn，v为车速，m/s;Gq(n0)为路面功率谱密度;S(t)为高斯白噪声。

在MATLAB Simulink中搭建随机路面模型如图2所示。

图2 滤波白噪声法随机路面模型

路面不平度可以划分为A—H8个等级，当公式(3)中n0=0.1 m-1时，选用略有较有起伏的C级路面，C级路面功率谱密度G2(n)=256×10-6m3，C级路面模拟车速30 km/h，C级路面不平度时域曲线如图3所示。

图3 C级路面不平度时域曲线

3 建模与仿真

根据公式(1)的微分方程在MATLAB Simulink中搭建模型，表1是基于某重型汽车中后桥悬架的部分参数。

表1 仿真参数值

图4为PID控制器。

图4 模糊PID控制器

图5为模糊PID控制1/4主动空气悬架模型图。

图5 模糊自适应PID控制1/4悬架模型图

4 仿真结果分析

以车身的垂直加速度(SMA)、悬架动行程(DTD)、轮胎动变形(SWS)为评价指标，比较经过模糊PID控制后以及无控制的空气悬架曲线变化，仿真时间为50 s。空气悬架系统振动对比曲线如图6所示。

图6 空气悬架系统振动各指标对比曲线

各评价指标均方根值对比见表2。

表2 各评价指标均方根值对比

从图6可以看出，经过模糊PID控制之后的车身垂直加速度(SMA)、悬架动行程(DTD)、轮胎动变形(SWS)相比较无控制的空气悬架都有所改善，说明经过模糊PID控制之后能提高重型汽车的行驶平顺性。从表2可以看出，经过模糊控制之后，车身垂直加速度平顺性提升了约22.3%，悬架动行程平顺性提高了约17.8%，轮胎动变形平顺性提高了约10.5%。从表中均方根值对比最终可以得出结论，模糊PID控制对于改善重型汽车行驶平顺性有非常大的作用。

5 结束语

文中通过建立路面激励模型以及建立二自由度1/4主动空气悬架模型，以重型汽车中后桥参数为基础，借助MATLAB Simulink 平台仿真，仿真结果中三项指标均体现了重型汽车行驶平顺性有了很大改善，实验结果验证了模糊PID控制的主动空气悬架系统的优越性，一定程度上为以后重型汽车中后桥主动空气悬架台架试验的研究提供了理论支撑。