一种电磁混合悬架的控制方法与流程

本发明涉及汽车底盘控制领域，特指一种电磁混合悬架的控制方法。

背景技术：

我国汽车需求量和保有量都在不断增加，由此所带来的能源紧张与环境问题日益突出，节能减排成为当今汽车发展的主题之一。汽车行驶过程中存在大量的能量损耗，其中振动能量损耗通过阻尼器转化为热能损耗掉，占所有能量损耗约20％。

电磁混合悬架可以通过直线电机回收部分振动能量提高汽车的燃油经济性，也可以通过直线电机主动输出控制力来改善汽车悬架的动力学性能。在电磁混合悬架进行主动控制时，悬架将消耗能量，且悬架的隔振性与轮胎接地性存在相互矛盾的关系。

因此，设计合适的控制策略来对电磁混合悬架馈能模式与动力学性能模式进行切换，并且在主动模式下协调悬架的能耗特性、隔振性、轮胎接地性具有很高的研究价值。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：设计一种电磁混合悬架的控制方法，能够对电磁混合悬架馈能模式与动力学性能模式进行切换，并且在悬架处于动力学性能模式的情况下，对悬架的能耗特性、隔振性以及轮胎接地性进行协调控制。

本发明解决该技术问题所采用的技术方案是：

一种电磁混合悬架的控制方法，按以下步骤实现：

a建立四分之一电磁混合悬架系统模型，线性数学模型可用动力学微分方程表示：

其中，mb为簧载质量，mw为非簧载质量，ks为弹簧刚度，cs为被动可调阻尼器阻尼系数，kt为轮胎等效刚度。z0为路面输入位移，数学模型可表示为：

其中，g0为路面不平度；p为π，u为车速；f0为下截止频率；w(t)为高斯白噪声且均值为0，用来生成随机路面。本文设置路面等级为c级，路面不平度g0为256·10^-6m³，车速设置为20m/s，

b将电磁混合悬架分为四种工作模式，分别为舒适、运动、综合、馈能模式，四种模式间的切换由人为决定。当电磁混合悬架处于舒适模式时，以车身加速度均方根值作为悬架的主要改善目标；处于运动模式时，以轮胎动载荷均方根值作为悬架的主要改善目标；处于综合模式时，要求悬架能兼顾车身加速度和轮胎动载荷均方根值这两个性能指标；处于馈能模式时，要求悬架在保证基本的动力学性能的前提下，实现馈能最大化。

c在电磁混合悬架处于舒适、运动、综合模式时，分为两种子模式：主动控制模式、半主动控制模式。

在主动控制模式下，ecu通过控制策略计算出所需控制力fdes，除以电机推力系数kf得到直线电机所需电流ides，输入至直线电机控制器，车载电源与直线电机控制器相连接，直线电机控制器与直线电机相连接，输入电流i至直线电机，直线电机向悬架输出主动控制力fact。此时悬架消耗能量；

在半主动控制模式下，ecu通过控制策略计算出所需控制力fdes，除以电机推力系数kf得到直线电机所需电流ides，输入至半主动回路控制器，半主动回路控制器与半主动控制回路相连接，向半主动控制回路输入占空比，调节半主动控制回路中的电流i，从而调节直线电机的等效阻尼系数ceq，半主动控制回路与直线电机相连接，直线电机向悬架系统输出电磁阻尼力，直线电机用作电磁阻尼器即发电机，直线电机作为发电机回收的电能储存在超级电容中。引入参数：

式中，fdes表示控制策略所计算出的直线电机所需提供的控制力，将cact与直线电机最大等效阻尼系数ceqmax比较，当0<cact<ceqmax时，处于半主动控制模式，其他情况处于主动控制模式。

d在电磁混合悬架处于馈能模式时，直线电机用作发电机，相当于一个不可调电磁阻尼器在悬架中作用，电磁阻尼系数为最大等效电磁阻尼系数ceqmax，以保证能回收尽可能多的电能，电能储存在超级电容中。

进一步，步骤c中所述的直线电机所需提供的控制力fdes由lqg控制策略计算得到，通过改变lqg加权系数的选择，分别对应舒适、运动、综合模式。将lqg性能指标函数设计为：

其中，zw-z0为轮胎动位移，将其与轮胎等效刚度kt相乘则为轮胎动载荷，zb-zw为悬架动行程，为车身加速度，所以与之对应的，q1、q2、q3为轮胎动载荷、悬架动行程、车身加速度的加权系数。

电磁混合悬架的状态空间方程为：

其中，选取为状态变量，u＝[fact]为输入控制变量，可得：

选取输出变量输出方程如下：

y＝cx+du(6)

对于lqg控制算法，目标为求得输入控制变量u＝[fact]，使性能指标函数取得最小值，属于二次型最优控制问题中的一种，故将性能指标函数写作标准二次型形式如下：

由式(4)、式(6)可得：

其中，q0为lqg加权系数矩阵，表达式如下：

因此可以求得状态变量的加权矩阵q、控制变量的加权矩阵r以及交叉项的权重矩阵n：

可以看出状态变量矩阵q的大小与q1、q2、q3的取值大小有关，所以加权系数对于lqg控制策略的控制效果起决定性作用。

要得到lqg控制策略的最优控制力fact，需要求得反馈状态增益矩阵k，即：

fact＝-kx(9)

也可表示为：

根据lqg控制理论，增益矩阵k可表示为：

k＝r^-1(sb+n)^t(11)

其中，矩阵s为ricatti方程的解，ricatti方程的形式如下：

(sa)^t+sa-(sb+n)r^-1(sb+n)^t+q＝0(12)

在软件matlab中，可利用其自带的lqr函数求得矩阵k、s：

[kse]＝lqr(a,b,q,r,n)(13)

进一步，通过采集车身加速度、轮胎动载荷、悬架动行程三个状态变量输入至lqg控制器中，在不同混合模式下具有不同的lqg加权系数组合，由状态变量及加权系数计算出fdes。

进一步，lqg控制策略加权系数由遗传算法优化得到，优化目标分别为车身加速度和轮胎动载荷，代表了车辆隔振性与轮胎接地性，而悬架动行程这一性能参数用来作为优化算法的约束条件。优化的设计变量为lqg加权系数：

x＝(q1q2q3)^t(14)

遗传算法优化lqg加权系数的流程中，需要通过目标函数计算得到适应度函数。电磁混合悬架运用lqg控制策略时具有三种模式：舒适、运动、综合，其中舒适模式要求车身加速度最小，运动模式要求轮胎动载荷最小，而综合模式要求兼顾两者。所以，三种模式下进行遗传算法优化时，适应度函数的计算方法均不同。

舒适模式下，目标函数为车身加速度均方根值，由于要求车身加速度均方根值取最小值，而适应度函数应与遗传概率成正比，要求取最大值，所以适应度函数设计为：

其中，ap为相同仿真条件下传统被动悬架的车身加速度均方根值，ah为电磁混合悬架lqg控制策略下的车身加速度均方根值。

运动模式下，适应度函数设计为：

其中，tp为相同仿真条件下传统被动悬架的轮胎动载荷均方根值，th为电磁混合悬架lqg控制策略下的轮胎动载荷均方根值。

综合模式下，目标函数为车身加速度均方根值和轮胎动载荷均方根值两个，所以属于多目标遗传算法优化，适应度函数设计为：

具体步骤为：

(1)参数初始化。将q1、q2、q3分别进行二进制编码，然后串联构成染色体串，形成一个个体。进行解码时将二进制编码转换为十进制数值，进行悬架系统控制。

(2)生成种群。首先要通过随机方法来产生种群大小m＝80的初始种群，而新生种群则通过由上一代种群经过遗传算子操作后生成。

(3)适应度函数评估。将解码后的加权系数所控制的悬架系统的目标值函数ah、th提取，转换为适应度函数f(x)。

(4)选择操作。采用比例选择方法，设第i个个体的适应度为f(i)，则遗传概率psi为：

(5)交叉操作。采用单点交叉，依照交叉概率pc＝0.6对每一对相互配对的个体，选定单个交叉点，交换其部分染色体。

(6)变异操作。采用基本位变异，以变异概率pm＝0.001对个体染色体的编码串中某一部分的基因值进行取反运算。

(7)终止条件判断。设定终止代数t＝300，将第300进化代数群体中的最优个体作为最优解输出。若连续15代个体的平均适应度差异小于0.5％则提前结束运算，当前群体中的最优个体作为最优解输出。

进一步，步骤c中所述主动控制模式、半主动控制模式之间的电路切换通过开关器件igbt实现：车载电源与逆变器相连接，逆变器另一端与开关器件vt1相连接，开关器件vt1另一端连接开关器件vt2和直线电机m，开关器件vt2与整流桥、dc/dc变换器相连接，dc/dc变换器输出与二极管正端连接，二极管负端连接超级电容sc。

进一步，步骤d中所述的馈能模式中，设计控制电路，直线电机m与整流桥相连，整流桥一端与电感l一端相连，电感l另一端分别与开关s1一端和开关s2一端相连，开关s2另一端与二极管正端相连，二极管负端与超级电容sc一端相连，超级电容sc另一端分别和开关s1的另一端、整流桥的另一端相连。

进一步，可调减振阻尼器分为四档可调，分别对应舒适、运动、综合、馈能四种模式。

本技术具有如下优点：

(1)将电磁混合悬架分为舒适、运动、综合、馈能四种模式，满足了汽车在不同工况下的需求，由人为决定切换，满足用户自身需求。

(2)在舒适、运动、综合模式下分为两种子模式：主动控制模式、半主动控制模式，并且设计了两种模式下的切换条件，该方法能够结合主动控制控制效果好、半主动控制能量消耗低的优点，能够兼顾悬架的动力学性能以及能耗特性。

(3)在馈能模式下，悬架能够进行能量回收，且悬架此时相当于传统被动悬架运作，保证基本的悬架功能的同时，符合节能减排要求。

附图说明

图1为本发明总体流程图；

图2为遗传算法优化流程图；

图3为主动控制子模式系统框图；

图4为半主动控制子模式系统框图；

图5为半主动控制回路拓扑图；

图6为切换电路框图；

图7为一般主动lqg控制与混合lqg控制电机顺时功率时域仿真对比；

图8为主动悬架与电磁混合悬架10s内能量消耗；

图9为馈能模式充电电路图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

本发明的一种电磁混合悬架的控制方法，总体流程如图1所示。

首先建立四分之一电磁混合悬架系统模型，线性数学模型可用动力学微分方程表示：

其中，mb为簧载质量，mw为非簧载质量，ks为弹簧刚度，cs为被动可调阻尼器阻尼系数，kt为轮胎等效刚度。z0为路面输入位移，数学模型可表示为：

其中，g0为路面不平度；u为车速；f0为下截止频率；w(t)为高斯白噪声且均值为0，用来生成随机路面。本文设置路面等级为c级，路面不平度g0为256·10^-6m³，车速设置为20m/s。

本发明将电磁混合悬架分为四种模式：舒适、运动、综合、馈能模式，四种模式间的切换由驾驶员决定。每一种模式下可调减振器的阻尼系数不同，将可调减振器设计为四档可调，在驾驶员进行模式切换时，控制器控制步进电机调节减振器节流口大小，从而调节减振器阻尼系数cs。

在电磁混合悬架处于舒适、运动、综合模式时，通过lqg控制策略来对悬架进行控制，lqg性能指标函数设计为：

式中，q1、q2、q3分别为轮胎动载荷、悬架动行程、车身加速度的加权系数，不同的加权系数选取对悬架动力学性能会产生影响，本发明要求在舒适模式下侧重车身加速度的改善，运动模式下侧重轮胎动载荷的改善，综合模式下兼顾车身加速度与轮胎动载荷，悬架动行程指标起限位作用。经过遗传算法优化，优化目标为车身加速度、轮胎动载荷，悬架动行程作为优化约束条件，优化流程如图2所示，三种模式下加权系数优化后如下表：

由于目前悬架的主动控制存在消耗能量大的缺点，而半主动控制存在控制效果有限的缺点，所以本发明提出了一种混合控制方法，在电磁混合悬架处于舒适、运动、综合模式时，设计两种子模式：主动控制模式、半主动控制模式。

在主动控制模式下，由车载电源向直线电机供电，主动输出控制力，实际是控制直线电机的输入电流i，本文设计双环控制系统，如图3所示，从悬架系统中测得的状态反馈变量输入至外控制器，由控制器计算得到电机所需提供的控制力fdes，进而得到所需电流ides输入至内环控制，内环控制为电流跟踪控制，使得直线电机的输入电流i能够跟踪所需电流ides，从而输出控制力fact，外部能量来源于车载电源的直接供电。

在半主动控制模式下，控制系统如图4所示，通过从悬架系统中反馈的状态变量计算出所需要的等效电磁阻尼力fdes，计算得到此时直线电机绕组中流过的所需电流ides，半主动回路控制器通过调节半主动控制回路中的占空比来使直线电机绕组中的实际电流ireal跟踪ides，从而使直线电机提供的等效电磁阻尼力fact跟踪fdes。图5为半主动控制回路拓扑结构图，直线电机m与整流桥连接，整流桥连接开关s1的漏极，开关s1的源极分别连接电感l和二极管d1的负端，电感l的另一端连接开关s2的漏极和二极管d2的正端，二极管d2的负端连接超级电容sc，超级电容sc的另一端、二极管d1的正端、开关s2的源级相连，当直线电机端电压小于超级电容端电压时，s1导通，s2断开，使得回路中产生电流，避免出现死区现象，其他情况s1断开，s2导通，电能向超级电容中储存；由于悬架的上下运动会使直线电机中电流的方向不断发生变化，所以需要在回路中添加整流桥来保证电流方向一致性。通过dc-dc变换器起到升降压的作用，半主动回路控制器经过运算向s1、s2输出两路脉冲信号在调节占空比。在半主动控制中，直线电机产生的电能能够通过半主动控制回路后储存至超级电容中，起到回收能量的作用。

在这里，引入参数：

式中，fdes表示控制策略所计算出的直线电机所需提供的控制力，将cact与直线电机最大等效阻尼系数ceqmax比较，当0<cact<ceqmax时，处于半主动控制模式，其他情况处于主动控制模式。两种子模式间的切换由开关器件igbt实现，开关器件的频率远大于悬架振动频率，如图6所示。

上述fdes由lqg控制策略计算的具体过程为：

电磁混合悬架的状态空间方程为：

其中，选取为状态变量，u＝[fact]为输入控制变量，可得：

选取输出变量输出方程如下：

y＝cx+du(6)

对于lqg控制算法，目标为求得输入控制变量u＝[fact]，使性能指标函数取得最小值，属于二次型最优控制问题中的一种，故将性能指标函数写作标准二次型形式如下：

由式(4)、式(6)可得：

其中，q0为lqg加权系数矩阵，表达式如下：

因此可以求得状态变量的加权矩阵q、控制变量的加权矩阵r以及交叉项的权重矩阵n：

可以看出状态变量矩阵q的大小与q1、q2、q3的取值大小有关，所以加权系数对于lqg控制策略的控制效果起决定性作用；

要得到lqg控制策略的最优控制力fact，需要求得反馈状态增益矩阵k，即：

fact＝-kx(9)

也可表示为：

根据lqg控制理论，增益矩阵k可表示为：

k＝r^-1(sb+n)^t(11)

其中，矩阵s为ricatti方程的解，ricatti方程的形式如下：

(sa)^t+sa-(sb+n)r^-1(sb+n)^t+q＝0(12)

在软件matlab中，可利用其自带的lqr函数求得矩阵k、s：

[kse]＝lqr(a,b,q,r,n)(13)

lqg控制策略加权系数由遗传算法优化得到，优化目标分别为车身加速度和轮胎动载荷，代表了车辆隔振性与轮胎接地性，而悬架动行程这一性能参数用来作为优化算法的约束条件，优化的设计变量为lqg加权系数：

x＝(q1q2q3)^t(14)

遗传算法优化lqg加权系数的流程中，需要通过目标函数计算得到适应度函数，电磁混合悬架运用lqg控制策略时具有三种模式：舒适、运动、综合，其中舒适模式要求车身加速度最小，运动模式要求轮胎动载荷最小，而综合模式要求兼顾两者，所以，三种模式下进行遗传算法优化时，适应度函数的计算方法均不同；

舒适模式下，目标函数为车身加速度均方根值，由于要求车身加速度均方根值取最小值，而适应度函数应与遗传概率成正比，要求取最大值，所以适应度函数设计为：

其中，ap为相同仿真条件下传统被动悬架的车身加速度均方根值，ah为电磁混合悬架lqg控制策略下的车身加速度均方根值；

运动模式下，适应度函数设计为：

其中，tp为相同仿真条件下传统被动悬架的轮胎动载荷均方根值，th为电磁混合悬架lqg控制策略下的轮胎动载荷均方根值；

综合模式下，目标函数为车身加速度均方根值和轮胎动载荷均方根值两个，所以属于多目标遗传算法优化，适应度函数设计为：

上述遗传算法优化lqg控制策略加权系数的具体步骤为：

(1)参数初始化：将q1、q2、q3分别进行二进制编码，然后串联构成染色体串，形成一个个体，进行解码时将二进制编码转换为十进制数值，进行悬架系统控制；

(2)生成种群：首先要通过随机方法来产生种群大小m＝80的初始种群，而新生种群则通过由上一代种群经过遗传算子操作后生成；

(3)适应度函数评估：将解码后的加权系数所控制的悬架系统的目标值函数ah、th提取，转换为适应度函数f(x)；

(4)选择操作：采用比例选择方法，设第i个个体的适应度为f(i)，则遗传概率psi为：

(5)交叉操作：采用单点交叉，依照交叉概率pc＝0.6对每一对相互配对的个体，选定单个交叉点，交换其部分染色体；

(6)变异操作：采用基本位变异，以变异概率pm＝0.001对个体染色体的编码串中某一部分的基因值进行取反运算；

(7)终止条件判断：设定终止代数t＝300，将第300进化代数群体中的最优个体作为最优解输出，若连续15代个体的平均适应度差异小于0.5％则提前结束运算，当前群体中的最优个体作为最优解输出。

此种混合控制方法的优点在于：能量消耗相比于主动控制的悬架有明显降低，且控制效果与主动悬架相差不大。如图7所示，为一般主动lqg控制与混合lqg控制电机顺时功率时域仿真对比，可见在大部分时间下，两者的电机瞬时功率相同，且主动控制所有功率皆为电机消耗功率，而混合控制在0线以下部分为半主动控制，这些功率为电机回收能量功率。如图8所示，为10s内能量消耗情况，可见混合控制相比与主动控制能量消耗减少了约20％。

在电磁混合悬架处于馈能模式时，要求直线电机能够回收尽可能多的振动能量，所以直线电机用作电磁阻尼器，且等效阻尼系数为直线电机的最大等效阻尼系数ceqmax。馈能模式能量回收充电电路如图9所示。当直线电机输出电压um小于超级电容端电压uc时，回路中将没有感应电流产生，出现死区现象，影响悬架性能，所以此时控制开关s1导通，s2断开，此时回收的振动能量储存在电感l中，当直线电机输出电压um大于超级电容端电压uc时，控制s1断开，s2导通，向超级电容充电。

应理解上述施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。