[发明专利]一种车辆半主动悬架系统智能粒子群模糊混合控制方法

说明书

技术领域：

本发明属于汽车底盘控制技术领域，涉及一种车辆半主动悬架系统控制方法，尤其是一种可兼顾平顺性和道路友好性的车辆半主动悬架系统智能粒子群模糊混合控制方法。

背景技术：

悬架系统是汽车底盘的主要结构组成部分，悬架系统是指连接车身和车轮之间全部零部件的总称，其作用是传递车轮和车架之间的作用力和力矩，并且缓和由不平路面传给车架或车身的冲击载荷，衰减由此引起的承载系统的振动，以保证汽车的行驶性能。传统的被动悬架系统不能使汽车悬架的刚度、减振器的阻尼力大小随着汽车行驶速度、路面状况等行驶条件的变化而自动调节，难以达到车辆平顺性、道路友好性等的综合提高；车辆半主动悬架系统是指悬架弹性元件刚度和减振器阻尼力之一或两者均可根据需要进行自动调节的新型悬架系统。目前，依赖于模型的各种控制方法，如：最优控制方法，因所需测量的状态参数繁多，显著增加了车辆半主动悬架控制系统的软硬件成本，导致上述控制方法的应用受到限制，但推动了模糊控制等智能控制方法在半主动悬架系统中的应用。传统的模糊混合控制方法由于采用均匀分布的隶属度函数，无法优化输入与输出模糊变量的各个隶属度函数，难以实现半主动悬架系统的最佳控制效果。可兼顾平顺性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法是一种新型模糊混合控制方法，该方法利用智能群体理论——粒子群优化方法，按照预先设定的适应度函数，对由各个输入及输出模糊变量的隶属度函数的位形参数构成的粒子群进行深度优化，并通过实时调整阻尼力分配系数，达到合理分配混合控制内核中的天棚阻尼力成分和地棚阻尼力成分的目的，实现可兼顾平顺性和道路友好性的车辆垂向动力学特性。总而言之，现有的车辆半主动悬架系统控制方法，绝大多数依赖于复杂被控对象的动力学模型，通常难以同时兼顾平顺性和道路友好性，特别是模糊控制的输入及输出模糊变量的隶属度函数通常靠技术人员经验设定，无法实现优化控制。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有控制方法存在的缺点，针对车辆半主动悬架系统的传统模糊混合控制方法中存在的技术问题，寻求提出并设计一种可利用粒子群优化方法对输入、输出模糊变量隶属度函数分别进行系统优化，实现兼顾车辆平顺性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法。

为了实现上述目的，本发明涉及的兼顾车辆平顺性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制方法包括以下步骤：

(1)先利用四对加速度传感器及其滤波积分模块，分别采集半主动悬架系统车辆的左前、左后、右前、右后处簧载质量的垂向振动速度、非簧载质量的垂向振动速度，生成智能粒子群模糊混合控制器的输入信号；

(2)利用模糊控制对步骤(1)中所述的各个簧载质量垂向振动速度和非簧载质量垂向振动速度输入信号进行模糊化处理，形成输入模糊变量，然后将各个输入模糊信号传送至模糊控制器；

(3)建立车辆半主动悬架系统智能粒子群模糊混合控制器的模糊控制规则库；利用(1)中所述的各簧载质量的垂向振动速度、非簧载质量的垂向振动速度输入模糊变量的隶属度函数的位形参数，并结合输出模糊变量——阻尼力分配系数的各个隶属度函数的位形参数以形成初始粒子群，为利用智能群体理论——粒子群优化方法对上述粒子群实施优化做准备；

(4)设定可同时兼顾平顺性和道路友好性的智能粒子群模糊混合控制的适应度函数，计算每个粒子的适应度值，同时分析得出个体粒子历史最优值p_best[]和全局历史最优值g_best[]；

F＝std(a_u)×(std(a_s))^ψ

上式中，F为适应度值；std()为标准差函数；a_u为非簧载质量振动加速度；a_s为簧载质量振动加速度；ψ为量纲调整系数；

(5)利用下述速度、位置更新方程对步骤(3)中所述初始粒子的速度、位置进行更新，以实现对输入及输出模糊变量的隶属度函数的位形参数的深度优化，并赋予车辆半主动悬架系统可兼顾车辆平顺性和道路友好性的垂向动力学特性；

v[]＝w×v[]+c1×rand1()(p_best[]-present[])+c2×rand2()(g_best[]-present[])

present[]＝present[]+v[]