基于單個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)元的非模型直接控制方法在汽車懸架系統(tǒng)中的應(yīng)用

一、前言

汽車懸架系統(tǒng)對(duì)車輛行駛平順性、乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性有很大影響。傳統(tǒng)的被動(dòng)懸架只能被動(dòng)地存儲(chǔ)和吸收外界能量，不能主動(dòng)適應(yīng)車載質(zhì)量、輪胎剛度等車輛參數(shù)和路面激勵(lì)的變化，大大制約了車輛性能的提高。主動(dòng)懸架克服了傳統(tǒng)被動(dòng)懸架的諸多局限，使懸架系統(tǒng)對(duì)不同運(yùn)行工況具有最大程度的適應(yīng)能力。

由于懸架系統(tǒng)的模型參數(shù)往往不確定，路面激勵(lì)未知且可變，研究開發(fā)出各種自適應(yīng)控制策略應(yīng)用于主動(dòng)懸架控制，主要有模型參考自適應(yīng)控制、自校正控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制。文獻(xiàn)提出了以理想天棚阻尼控制為參考模型的自適應(yīng)控制策略，但在設(shè)計(jì)中需要選擇一個(gè)合適的Lyapunov函數(shù)，這要求有一定的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，否則不易獲得較好的自適應(yīng)規(guī)律。文獻(xiàn)的自校正控制需要首先在線估計(jì)模型參數(shù)或控制器參數(shù)，然后再綜合控制律，是一種依賴于模型的解析設(shè)計(jì)方法，且比一般的常規(guī)控制器要復(fù)雜。文獻(xiàn)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接自適應(yīng)控制，充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性處理和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)方面的優(yōu)勢(shì)，但基于多層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，又因采用了S型作用函數(shù)而計(jì)算量較大，在線調(diào)節(jié)權(quán)重用時(shí)較長(zhǎng)，不宜于實(shí)時(shí)在線控制。

文獻(xiàn)提出了一種基于單個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)元的非模型直接控制方法。它的顯著特點(diǎn)是無(wú)需進(jìn)行系統(tǒng)建模，充分利用神經(jīng)元的關(guān)聯(lián)搜索和學(xué)習(xí)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)控制目的。該控制器結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，運(yùn)算量小，實(shí)時(shí)性好，控制品質(zhì)優(yōu)，對(duì)模型參數(shù)的變化和外界擾動(dòng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。自適應(yīng)神經(jīng)元控制已被成功應(yīng)用于電力系統(tǒng)、汽車防抱制動(dòng)系統(tǒng)、醫(yī)療藥品注射系統(tǒng)等。作者針對(duì)汽車主動(dòng)懸架，設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)元控制器，研究系統(tǒng)在隨機(jī)路面激勵(lì)下的減振效果，同時(shí)考察控制器在變參數(shù)條件下的魯棒性。

二、主動(dòng)懸架系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型

式中ms為車身質(zhì)量，mt為簧下質(zhì)量，ks為懸架彈簧剛度，b為懸架阻尼系數(shù)，kt為輪胎剛度，u為懸架系統(tǒng)的主動(dòng)控制力，q、xs、xt分別為路面垂向輸入位移、車身位移和簧下質(zhì)量位移。

選取系統(tǒng)狀態(tài)變量X、輸入變量U和輸出變量Y分別為

三、自適應(yīng)神經(jīng)元控制器的設(shè)計(jì)

文獻(xiàn)［6＞提出了一種適于控制的自適應(yīng)單神經(jīng)元模型，它既可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，又能適應(yīng)于快速過(guò)程實(shí)時(shí)控制的要求。其相應(yīng)的自適應(yīng)神經(jīng)元控制系統(tǒng)如圖2所示。

四、仿真計(jì)算及分析

根據(jù)以上自適應(yīng)神經(jīng)元控制算法，利用Matlab615中的Simulink510工具箱，通過(guò)搭建系統(tǒng)模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬仿真，所得自適應(yīng)神經(jīng)元控制器的Simulink仿真模型見(jiàn)圖3。為證實(shí)其減振效果，還與被動(dòng)懸架、傳統(tǒng)的PID控制懸架進(jìn)行了性能對(duì)比。

所用的懸架模型參數(shù)名義值［10＞ms=240kg，mt=36kg，ks=16kN/m，b=980N·s /m，kt=160kN/m。以C級(jí)路面的垂直速度為激勵(lì)輸入進(jìn)行仿真。路面不平度系數(shù)Gq（n0）=256×10-6m2/m-1，車速v=20m /s，參考空間頻率n0=0.1m-1，速度功率譜密度為一白噪聲Gq·（f）=4π2Gq（n0）n20v。仿真中神經(jīng)元控制器參數(shù)為：學(xué)習(xí)速率 d1=30，d2=63.3，d3=15.9；比例系數(shù)k=148.7；采樣周期為0.01s。

仿真時(shí)，先對(duì)模型參數(shù)取名義值進(jìn)行驗(yàn)證；然后將懸架參數(shù)的車身質(zhì)量增加20%，同時(shí)輪胎剛度下降20%，考察控制器在模型參數(shù)變化時(shí)的適應(yīng)能力。以上兩種情況著重考察車身加速度響應(yīng)，見(jiàn)圖4及圖5；根據(jù)懸架系統(tǒng)時(shí)域輸出仿真數(shù)據(jù)，計(jì)算車身加速度、懸架動(dòng)撓度、車輪動(dòng)位移的均方根值及綜合性能指數(shù)J，如表 1所示。

由圖4和表1可知，在名義參數(shù)情況下，兩種主動(dòng)懸架都能有效地降低車身加速度，改善平順性。盡管懸架動(dòng)撓度有所增大，但車輛的綜合性能仍得到了改進(jìn)。而且，自適應(yīng)神經(jīng)元控制下的車輪動(dòng)位移也有一定程度的改善，其綜合減振效果要明顯優(yōu)于PID控制。由圖5和表1可見(jiàn)，在懸架參數(shù)變化時(shí)，兩種主動(dòng)懸架仍然都能減少車身加速度，有效地改善平順性。自適應(yīng)神經(jīng)元控制的減振效果仍然優(yōu)于PID控制。由此表明：自適應(yīng)神經(jīng)元控制能有效地跟隨模型參數(shù)的變化，將車身加速度控制在一個(gè)較好的范圍內(nèi)，降低了參數(shù)不確定性對(duì)車輛平順性能的影響；雖然神經(jīng)元控制的懸架動(dòng)撓度、車輪動(dòng)位移相對(duì)被動(dòng)懸架有所增大，但相對(duì)PID控制仍有改善，尤其是其綜合性能也得到了改進(jìn)。

五、結(jié)論

（1）車輛主動(dòng)懸架的自適應(yīng)神經(jīng)元控制器的仿真結(jié)果表明：該控制器能有效地改善車輛的綜合性能，尤其是車輛運(yùn)行的平順性和舒適性，而且魯棒性好，對(duì)模型參數(shù)的變化具有一定的適應(yīng)性，便于實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。

（2）需要進(jìn)一步研究控制器對(duì)不同路面激勵(lì)的適應(yīng)性，以完善主動(dòng)懸架的性能。

（3）應(yīng)對(duì)控制過(guò)程的實(shí)用化作深一步的研究，比如考慮作動(dòng)器的非線性、時(shí)滯等因素的影響。

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