张素君,杨文强

（河南科技学院机电学院,河南新乡 453003）

汽车悬架的控制效果影响车辆舒适性和安全性.半主动悬架使用无源可控元件调节悬架的阻尼或刚度,成本较低却有较好的控制效果[1].因此,半主动悬架的控制方法及效果研究引起了诸多学者的重视.

PID 控制因其原理简单、鲁棒性[2]和实用性强,广泛应用于各种工业控制系统,但PID 控制器的控制效果依赖于参数的整定,传统参数整定方法依赖经验,且对控制对象适应性差,影响控制器设计效率.因此,智能优化算法如粒子群算法[3-5]、遗传算法[6]和ILMI 算法[7]等应用于PID 控制器参数整定,改善了PID控制器的控制效果,开辟了一条不依赖经验整定合理控制参数的方法.鲸鱼优化算法(The whale optimization algorithm,WOA)[8]是较为新颖的一种智能优化算法,由于算法原理简单、参数少、优化性能强等优点,广泛用于各个领域,如神经网络、特征提取、图像分割和生产调度以及电力系统控制的PID 参数调节等优化问题[9-14].本文提出改进的鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)对PID 控制器进行参数整定,并应用于汽车半主动悬架控制,通过仿真验证控制效果.

1 悬架模型

汽车的整体机械结构十分复杂,如果建立整车模型,其研究分析会变得繁琐复杂,不利于研究[15].综合考虑,利用汽车结构的对称性,建立车辆二自由度1/4 半主动悬架模型,如图1 所示.

图1 二自由度1/4 半主动悬架模型Fig.1 Two-degree-of-freedom 1/4 semi-active suspension model

根据图1,建立系统动力学方程

模型参数如表1 所示.

表1 悬架模型参数Tab.1 Suspension model parameters

通过对模型分析,选取状态变量……