陈冬　石利云

【摘要】    磁流变减振控制的阻尼具有可控性、非线性、滞后和饱和等特性，控制器的开发具有非常大的复杂性。结合磁流变阻尼控制器的控制原理以及设计功能进行模糊PID控制，提出采用三闭环磁流变阻尼控制系统的设计思路。包括加速度环、电压环和电流环，以保证控制系统的精度和实时性，本文详细介绍并进行了磁流变减振控制器的硬件电路设计和DSP控制系统的软件设计，对磁流变减振控制的台架试验。试验结果表明，磁流变阻尼控制器是准确可行的。

【关键词】    磁流变减振    控制器    模糊PID控制

引言：

由于传统的被动悬架无法适应复杂的路况和不断变化的驾驶条件，需要结合路面和车辆的变化对阻尼特性进行调整，从而确保车辆的操做稳定性以及乘坐的舒适性，实施智能减震器至关重要。磁流变减振器属于是新型的智能化阻尼系统，具有阻尼的调解能力大、消耗低、体积小等优势，已成为国内外研究热点。然而，由于磁流变阻尼器的非线性、滞后和饱和特性，使汽车的悬架系统很难将复杂的多自由度振动系统进行展示。

现阶段，模糊PID控制与其他控制算法进行对比发现，具备建模比较简单、控制准确性高、非线性适应性强、动态性能的优势，在智能化控制系统中的应用也在不断的增加。因此，能够通过 对模糊PID控制算法对磁流变减振控制器进行设计。

一、模糊PID控制器的性能分析

1.1模糊PID控制器的运用

模糊PID控制器应用于生产生活的诸多方面，在智能生活逐渐进入生活阶段的时代，控制器的中控系统将受到更多关注。智能控制中应用最广泛的方法之一是模糊PID控制器方法，根据模糊推理规则实现PID参数的在线修改。模糊PID控制器用于电线的实际生产过程中，在节省原材料的同时提高产品质量和生产效率，模糊PID控制器还可以有效改善系统在非线性区域的动态特性，使用模糊控制，可以获得相当数量的控制权。模糊PID控制器用于稳健的穿梭控制系统，模糊逻辑用于PID控制器的在线自整定。

1.2模糊PID控制器可持续发展效益研究

模糊PID控制器的原理可以广泛应用于教育，只有了解教育，才能在未来的研究生涯中培养出更多的人才，但是学生没有扎实的试验场地和资金来获得实验数据和仿真结果。虽然是阻碍研究的最现实因素，但如果仿真运行环境在网络上运行，则很容易调整系统以降低研究成本，而且许多直观的仿真结果有助于激发学生的兴趣。在学习模糊PID控制器的同时。造成危险。如果采用自整定模糊控制器，系统具有更强的适应能力，当外界干扰进入人体时，可以对线径系统中受影响的环节进行修正。自适应模糊PID控制增加了控制器的自适应性，实现了控制器参数在线修改和自动调整的方法。这可以在实验过程中自动调整，以免影响整个实验过程的进度。

1.3模糊PID控制器中待解决的故障

参数调整困难，动态特性不理想，非线性系统控制效果差。这是PID控制的一个关键问题。然而，对控制器操作有效性的要求越来越高。改善控制器存在的不足，提高控制器整体性能的现状显得尤为重要。基于模糊规则和模糊推理和除雾的仿真优化线径控制系统在当今的实验室中非常有用，但它们存在控制效果大和非线性参数曲线延迟大的缺点。模糊PID控制系统采用模糊數学的基本理论方法，由计算机计算系统的实际响应，选择合适的PID初始参数，有效缩短实验转换过程时间，保证操作系统的稳定性。模糊PID控制单元对操作系统和操作工具的要求还是很高的，如果环节出现错误，就无法得到最终正确的实验结果。可以使用Cohen-Coon调谐公式获得PID控制器的最佳初始参数，并使用Smith预测器有效补偿实验中的纯延迟对象，以达到理想的控制效果。

二、磁流变减振控制器的控制原理及功能

磁流变减振控制器可以根据来自监测体和车轮运动传感器的输入信息实时响应道路状况和驾驶环境，使用电磁响应。该控制系统是一种经济可靠的部件结构，可提供快速、平稳和连续可变的阻尼力，减少车身振动，增加轮胎对各种路面的附着力。与传统的阻尼系统不同，磁流变缓冲器没有小阀门结构，阻尼效果不是靠液体的流动阻力来实现的。磁性驾驶控制系统提供卓越的车身控制并缓冲每个车轮的后坐力，以最大限度地提高车辆稳定性并提高驾驶性能和舒适度。磁驱动控制系统使用磁流变（MR）流体和缓冲器，无需机电控制阀，提供快速响应和强大的阻尼力控制。磁流变液是一种由小软磁颗粒和非磁性材料组成的软磁悬浮液，具有高导磁率和低磁滞，在强磁场的作用下具有低粘度。正是磁流变流体的这种流变可控性，使得阻尼力连续可变，从而达到主动控制振动的目的。当液体注入减震器活塞的电磁线圈时，线圈的磁场会改变其流变特性（或产生流体阻力），无需机电控制阀和简单的机械装置即可产生快速响应和可控性。车载控制器根据四个悬架位移传感器、车侧加速度传感器和方向盘转角传感器的数据，以百万分之一秒的频率连续调节阻尼力。

三、基于模糊PID控制的磁流变减振控制器的应用——以智能汽车为例

3.1智能汽车自动驾驶控制概述

智能车辆自动驾驶是指自动或智能驾驶，结合了车载传感器、控制器、数据处理器、执行器和其他设备的连接特性。依靠车联网、V2X等最新的移动通信和网络技术来实现这一目标。参与对象信息共享的实施例可以在展现上述功能的同时满足高效、安全、舒适、节能的自动驾驶要求。主要控制原则是：依靠环境感知技术实现车辆对周围环境的感知、获取环境信息、车辆的转向和速度由车载中央计算机、独立控制，安全稳定地到达预定目的地。

3.2智能汽车自动驾驶系统的结构

该系统架构框架在减少交通事故、提高运输效率、完成特种作业以及国防和军事应用方面具有重要作用。第一，核心技术。以环境感知技术和车辆控制技术为智能价值核心，主控核心是轨迹规划和控制执行两大核心技术。第二，处理模块。软件架构：认知形式、驱动认知图表示语言、专为通用而设计。智能决策模块间接结合传感器信息，实现多传感器识别信息、行车地图、车联网通信等自主决策。第三，垂直和水平控制。主要内容包括车辆行驶、制动控制、方向盘角度调节和轮胎力控制。点对点自动驾驶的高度智能控制性能体现在对道路和周边交通状况的即时获取。自动驾驶的基本前提是交通信息系统的完整性和高性能、车载传感器和智能控制系统的高可靠性。在基于模糊PID控制器的研究中，可以考虑采用手动和自动相互转换来开发道路条件简单的高速公路路段的自动驾驶路段。系统控制器的内容可分为车道保持系统LKA、自适应巡航控制系统ACC、自动泊车系统、紧急制动和卫星导航系统。PID控制是一种明确的面向目标的控制，基于车载互联网、视觉、雷达等获取输入信息后，需要通过智能平台获取车辆的目标值或车辆的位置或速度，车辆为动态控制，即智能决策层模糊PID控制算法后，获取控制系统的稳定性、响应速度、超调等指标进行控制，即控制执行。

3.3可行性分析

基于模糊PID控制器的智能汽车自动驾驶控制比PID控制和前馈开环控制更直观地建立类似于发动机和车辆运动过程的线性模型。该设计基于模糊控制、神经网络控制、轧制时域优化控制等智能控制策略，精度高，适应性低。自主系统应用的常见示例是巡航控制和防撞控制。在实际车载传感器控制中，比较优势更大。

基于车辆横向控制的基本设计方法是驾驶员模拟方法。在自动驾驶领域，隨着电子控制技术和电气化的发展，基于汽车整体集成控制，在智能网路交通环境中实现了自环境感知、定位导航和V2X通信的并行控制，形成非常安全的信息系统。

3.4控制规则

模糊PID逻辑控制策略主要控制技术融合了模糊理论、模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理等数字控制技术。智能汽车自动驾驶控制模型的设计，本质上建立了更加精确的数学模型，在系统设计和数字建模领域达到了仿真控制效果。

四、结束语

采用模糊自适应PID控制器的车辆行驶控制仿真设计，旨在解决前车自动跟车，接收前车传输的行驶状态，计算前方路况，实现自动驾驶控制的实现。主要设计过程是基于预览理论设计汽车的自动跟随模型并指定要跟随的物理量。模糊PID控制器设计控制方法跟踪给定的物理量，仿真结果为获得。该方法已被证明具有良好的鲁棒性，可确保智能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪精度。并且模糊PID人智能控制器比传统的PID控制器更健壮，控制精度更高。智能小车设计采用高性价比、低功耗的KL26芯片作为微控制器，设计生产智能跟踪小车，并采用机器视觉系统、单片机控制等技术，实现精准灵活的自动控制。旨在实现快速、稳定和安全的驾驶。使用MATLAB/GUIDE软件创建可视化界面，通过可视化界面输入常规人工势场方法的多个障碍物的位置信息。场法适应性好，证实了改进后的人工错位对直、断、弯、方障碍物的改进。以具有码轮测速功能和LCD显示功能的智能车为控制对象，以主控芯片为主控制器的开发板，可以满足巡航控制实验。网络PID控制器的公共部分在速度跟踪过程中设置FTP-72标准测试曲线，通过设置实际驾驶数据来初始化个性模型，与普通模型配合自动调整特殊模型参数。应用基于FTP-72 的车辆测试或US06的驾驶循环测试来评估候选换档时间表。

基于Matlab/Simulink软件环境对自动变速器汽车实现车辆跟随器动力学仿真建模，并利用PID控制实现加速度补偿。实际加速度车辆上层通过油门和刹车的切换控制进行控制可以。通过构建基于T-S模糊模型的多层前馈模糊神经网络系统来提高神经网络的收敛速度，驱动系统车速控制采用PID控制算法，确保一定的舒适度。

参  考  文  献

[1]李华琳， 陈勇， 黄琦，等. 基于模糊PID控制的磁流变减振控制器[J]. 兵工自动化， 2010.

[2]李华琳. 基于模糊PID的磁流变减振控制系统的设计与实现[D]. 电子科技大学， 2010.

[3]Yuan Feifei， 袁非非， Guo Xiaoshuang，等. 磁流变阻尼器自适应模糊PID控制系统仿真[C]// 中国电工技术学会. 中国电工技术学会， 2015.

本文系河北省教育厅青年基金项目“磁流变液在智能研磨中应用的研究”成果，项目编号：QN2018206

陈冬（1982），男，汉族，河北石家庄，工程硕士，河北化工医药职业技术学院机电工程系，讲师，研究方向：机电一体化，工业机器人;

石利云（1985），女，汉族，河北石家庄，硕士，河北化工医药职业技术学院机电工程系，讲师，研究方向：机电一体化。