摘 要

在新时代里，生活水平的日趋提升使得人们越发追求更好的生活质量。汽车作为如今社会的主流交通工具，人们对汽车的需求已从汽车耐用性层面上升到了汽车舒适性及安全性层面，因此汽车行驶性能的优越性往往决定着该车型是否能够在同行车型竞争中脱颖而出并取得良好的消费市场。汽车行驶性能的优越性很大程度上要靠性能优良的悬架系统来保证。空气主动悬架系统通过将空气动力学与悬架控制原理结合到一起，成为如今汽车技术研究领域中一种先进的车辆悬架控制系统技术。相比于悬架结构参数不可变的传统被动悬架，能够实时调整刚度系数或阻尼系数的空气主动悬架可使汽车在不平路面行驶时整车的振动更小，乘员和货物所受到的冲击也得到有效的缓冲。而半主动悬架作为主动悬架类型的一种，其控制策略的研究备受科研学者青睐。

为研究半主动空气悬架的控制策略，本文采用了可变阻尼的磁流变减振器作为控制系统的执行机构,膜式空气弹簧作为悬架弹性元件。在对传统的半主动悬架控制策略进行详细分析后，提出基于BP神经网络的模糊PID控制策略（以下简称为模糊神经PID控制策略）。建立车辆1/4二自由度的汽车半主动空气悬架数学模型，分别对空气悬架的动力学特性和磁流变减振器的特性展开理论分析计算，同时完成空气弹簧及磁流变减振器仿真模型的建立。根据PID控制、模糊控制、模糊PID控制及模糊神经PID控制等原理，分别建立与空气悬架相匹配的控制器模型，以C级、D级两种路面输入来对四种控制系统模型进行仿真分析。通过仿真结果可知，相对于传统悬架，四种控制策略都可有效地加强空气悬架的使用性能，其中控制效果最好的是模糊神经PID控制策略，其它控制策略按控制效果递减排列依次为模糊PID控制策略、PID控制策略、模糊控制策略。

关键词：空气主动悬架；PID控制；模糊控制；模糊PID控制；模糊神经PID控制

Abstract

In the new era, the rising standard of living makes people increasingly seek better quality of life. Automobile is the mainstream transportation in today's society. The demand for cars has risen from the level of vehicle durability to the level of comfort and safety of cars. Therefore, the superiority of the car's driving performance often determines that this model can stand out in the competition of its peers and achieve a good consumer market. The superiority of the car's driving performance is largely guaranteed by its excellent suspension system. The air active suspension system is an advanced vehicle suspension control system technology in the field of automotive technology research by combining the aerodynamics and suspension control principles. Compared to the traditional passive suspension with invariable suspension structure parameters, the active air suspension that can adjust the stiffness coefficient or damping coefficient in real time can make the vehicle less vibrate when driving on uneven roads. The impact on occupants and cargo is also effectively buffered. As a kind of active suspension, the semi-active suspension is researched by researchers.

In order to study the control strategy of the semi-active air suspension, a variable-damped MR damper was used as the actuator of the control system. And the membrane air spring was used as the suspension elastic element. After a detailed analysis of the traditional semi-active suspension control strategy, a fuzzy PID control strategy based on BP neural network is proposed, which hereinafter referred to as fuzzy neural-PID control strategy. A mathematical model of the semi-active air suspension for vehicles with 1/4 degree of freedom is established. The dynamic characteristics of the air suspension and the characteristics of the magneto-rheological damper are theoretically analyzed and calculated. At the same time, the air spring is completed. MR damper simulation model is completed. According to the principles of PID control, fuzzy control, fuzzy PID control and fuzzy neural-PID control, the controller models matching the air suspension are established respectively. The C-class and D-class road inputs are used to simulate the four control system models. According to the simulation results, the four control strategies can effectively enhance the performance of the air suspension. The best control effect is the fuzzy neural-PID control strategy. The other control strategies are ranked in descending order of control effect as fuzzy PID control strategy, PID control strategy, and fuzzy control strategy.

Key Words: Active air suspension; PID control; fuzzy control fuzzy PID control; fuzzy neural PID control

目 录

摘 要 i

Abstract ii

第1章 绪论 1

1.1 课题研究意义 1

1.2 车辆悬架系统的简介 2

1.3 磁流变半主动空气悬架研究现状 4

1.3.1 空气悬架系统研究现状 4

1.3.2 磁流变减振器研究现状 5

1.3.3 半主动悬架控制策略研究现状 6

1.4 课题主要研究内容 8

1.5 技术路线 10

第2章 磁流变半主动空气悬架动力学模型 11

2.1 悬架模型的简化 11

2.2 空气弹簧模型 13

2.2.1 空气弹簧的结构类别 13

2.2.2 空气弹簧的优缺点 13

2.2.3 空气弹簧的数学模型 15

2.2.4 空气弹簧仿真模型 16

2.3 磁流变减震器模型 17

2.3.1磁流变减振器的工作介质 17

2.3.2 磁流变减震器的工作模式 19

2.3.3 磁流变减振器数学模型 19

2.3.4 磁流变减振器仿真模型及特性分析 22

2.4 随机路面输入模型 24

2.5 磁流变半主动空气悬架仿真模型 26

2.6 本章小结 28

第3章 磁流变半主动空气悬架控制器的设计 29

3.1 磁流变半主动空气悬架控制思路 29

3.2 磁流变减振器输出约束条件 30

3.3 PID控制策略 31

3.3.1 PID控制原理 31

3.3.2 半主动空气悬架的PID控制器仿真设计 32

3.4 模糊控制策略 33

3.4.1 模糊控制原理 33

3.4.2 半主动空气悬架的模糊控制器设计 34

3.4.3 半主动空气悬架的模糊控制器仿真 36

3.5 模糊PID控制策略 39

3.5.1 模糊PID控制原理 39

3.5.2 半主动空气悬架的模糊PID控制器设计 40

3.5.3 半主动空气悬架的模糊PID控制器仿真 42

3.6 基于BP神经网络的模糊PID控制策略 43

3.6.1 模糊神经PID控制原理 44

3.6.2 BP神经网络 45

3.6.3 半主动空气悬架的模糊神经PID控制器设计 46

3.6.4 半主动空气悬架的模糊神经PID控制器仿真 47

3.7 本章小结 49

第4章 磁流变半主动空气悬架控制系统的仿真分析 50

4.1 磁流变半主动空气悬架控制系统模型 50

4.2 磁流变半主动空气悬架控制系统仿真分析 51

4.2.1 悬架性能评价指标 51

4.2.2 悬架有关设计参数 52

4.2.3 磁流变半主动空气悬架PID控制系统仿真分析 53

4.2.4 磁流变半主动空气悬架模糊控制系统仿真分析 56

4.2.5 磁流变半主动空气悬架模糊PID控制系统仿真分析 59

4.2.6 磁流变半主动空气悬架模糊神经PID控制系统仿真分析 62

4.2.7 控制系统的综合分析 65

4.3 本章小结 66

结 论 67

致 谢 68

参考文献 69

第1章 绪论

汽车悬架是车架（或承载式车身）与车桥（或车轮）之间的一切传力连接装置的总称^[1]。现研究已发现，悬架系统的理想阻尼特性应该根据工作状态（如行车条件、承受的载荷等）的改变而相对调整，即悬架的结构参数因行驶工况变化而改变时，减振器的阻尼系数应调整为与此时悬架结构参数相匹配的值，以此确保悬架系统有着良好的减振效果。而阻力可调式的磁流变减振器与刚度可变的空气弹簧配合的形式有效地保证了悬架系统理想的阻尼特性，因此使用磁流变减振器的半主动空气悬控制系统的研发设计越来越收到汽车科研人员及各大车企的深切关注。如图1.1所示，奥迪的新款A6L车型就采用了阻尼可调减振器与空气弹簧相配合。

空气弹簧