一种汽车半主动悬架控制系统及方法与流程

本发明涉及悬架系统控制领域，具体涉及一种汽车半主动悬架控制系统及方法。

背景技术：

悬架系统是决定车辆行驶平顺性和操纵稳定性的关键因素。半主动悬架解决了被动悬架存在的平顺性与稳定性的矛盾，能够在任意道路工况下更好的兼顾行驶平顺性和操纵稳定性，其在控制品质上接近主动悬架，而且结构简单，价格相对便宜。在半主动悬架系统中，减振器用来耗散路面的冲击能量以及缓解弹簧吸振后的振荡，衰减振动使车辆恢复到正常的行驶状态。其控制系统主要体现在对其执行器，即阻尼可调减振器的控制上。为了实现良好的控制，要求控制系统能够根据不同的路面情况和车辆行驶工况，能够自适应地调节控制量，因此需要一定数量可靠的车载传感器以及性能良好的控制算法。限制半主动悬架发展的主要因素为，一是传感器数量较多，导致成本较高、数据量过多、易出现损坏等问题；二是控制算法多依赖于整车动力学模型，导致计算易出现发散、模型误差较大使得控制效果大打折扣等问题。

滑模控制(slidingmodelcontrol，smc)，也被称为滑模变结构控制，是一种特殊的非线性系统控制策略。这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不连续性，也就是一种使得系统“结构”随着时间变化的开关特性。这种控制特性可以迫使系统在一定特性下沿着规定的状态轨迹作小幅度、高频率的上下运动，也就是“滑动模态”。这种滑动模态是可以设计的，并且与系统参数及外界扰动无关，因此滑模控制具有响应速度快，鲁棒性强等优点。该方法的特点将理想的天棚阻尼模型作为参考模型，定义一个理想的滑模状态，迫使系统不偏离理想状态。等效控制保证系统沿着理想滑模面运行，切换控制迫使偏离理想滑模面的运动状态回到理想状态。其中理性的天棚阻尼模型的运动状态信息来源于悬架动挠度传感器与振动加速度传感器。但该方法中需要理想的参考模型即天棚阻尼动力学模型，其实际上是一种物理模型，在某些工况下易出现微分方程难解、无解或计算发散等情况而大大影响控制系统效果。传感器测量以及控制系统计算均存在迟滞。

分级天棚算法根据四个车轮振动程度(单位时间超过门限值的次数)来判定汽车所处的振动状态，产生相应的振动标识符。其中振动标识符有1、2、3三个等级，分别对应轻微振动，中等振动和剧烈振动三类情况，用以判断该振动情况下合理的天棚阻尼系数。该方法的特点是在普通天棚阻尼控制的基础上引入在不同路面等级上的最佳天棚阻尼系数，达到自适应路面情况的控制效果。只需要布置5～8个振动加速度传感器，控制方法简单，无动力学模型求解过程，系统响应迅速。但该控制方法需要计算一段时间内的路面状态，若时间段取值较短，则反映不准确，若较长，则响应滞后。在不同车速下难以选取一个较理想路面状态判定的时间段长度。该控制方法目标为控制簧上质量振动强度，其一无法响应瞬态工况，其二无法实现对车辆的俯仰、侧倾等控制。传感器测量以及控制系统计算均存在迟滞。

技术实现要素：

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种汽车半主动悬架控制系统及方法解决了半主动悬架控制迟滞的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种汽车半主动悬架控制系统，包括2个车身垂向振动加速度传感器、3个悬架动挠度传感器、控制器和阻尼可调减振器，每个所述车身垂向振动加速度传感器、每个所述悬架动挠度传感器和阻尼可调减振器均与控制器连接，2个所述车身垂向加速度传感器分别设置在左前减振器和右前减振器上方的簧载质量处，3个所述悬架动挠度传感器分别设置在左前悬架、右前悬架和左后悬架上；

所述车身垂向振动加速度传感器和悬架动扰度传感器用于实时采集汽车的垂向振动状态并发送给控制器中；

所述控制器用于通过垂向振动状态计算车辆行驶状态的预测值，并根据车辆运行状态的预测值计算阻尼可调减振器的最优阻尼值，根据最优阻尼值计算最优控制电流值，按照该电流值给阻尼可调减振器供电。

一种汽车半主动悬架控制方法，包括以下步骤：

s1、通过车身垂向加速度传感器和悬架动扰度传感器采集到的垂向振动状态计算前轴运动状态预测值；

所述前轴运动状态预测值包括左前簧上加速度、右前簧上加速度、左前悬动扰度和右前悬动扰度；

s2、通过前轴运动状态预测值计算后轴运动状态预测值；

s3、通过on-off算法和后轴运动状态预测值计算目标阻尼值；

所述目标阻尼值包括左前悬的目标阻尼值、右前悬的目标阻尼值、左后悬的目标阻尼值和右后悬目标阻尼值；

s4、对目标阻尼值进行修正，得到修正后的阻尼值；

所述修正后的阻尼值包括左前悬修正后的阻尼值、右前悬修正后的阻尼值、左后悬修正后的阻尼值和右后悬修正后的阻尼值；

s5、通过查表得到修正后的阻尼值对应的最优控制电流值，按照该电流值给阻尼可调减振器供电。

进一步地：所述步骤s1的具体步骤为：

s11、计算左前簧上加速度计算公式为：

上式中，为左前簧上加速度离散方程的第k+1次离散解，为左前簧上加速度离散方程的第k次离散解，左前簧上加速度离散方程为：

上式中，a和u均为待定参数，为前k次左前簧上加速度累加值，为前k+1次左前簧上加速度累加值；

s12、计算右前簧上加速度计算公式为：

上式中，为右前簧上加速度离散方程的第k+1次离散解，为右前簧上加速度离散方程的第k次离散解，右前簧上加速度离散方程为：

上式中，b和d均为待定参数，为前k次右前簧上加速度累加值，为前k+1次右前簧上加速度累加值；

s13、计算左前悬动扰度sfl，计算公式为：

上式中，为左前悬动扰度离散方程的第k+1次离散解，为左前悬动扰度离散方程的第k次离散解，左前悬动扰度离散方程为：

上式中，e和f均为待定参数，sfl⁽¹⁾(k)为前k次左前悬动扰度累加值，sfl⁽¹⁾(k+1)为前k+1次左前悬动扰度累加值；

s14、计算右前悬动扰度sfr，计算公式为：

上式中，为右前悬动扰度离散方程的第k+1次离散解，为右前悬动扰度离散方程的第k次离散解，右前悬动扰度离散方程为：

上式中，m和n均为待定参数，sfr⁽¹⁾(k)为前k次右前悬动扰度累加值，sfr⁽¹⁾(k+1)为前k+1次右前悬动扰度累加值。

进一步地：所述步骤s2的具体步骤为：

s21、通过左前簧上加速度右前簧上加速度左前悬动扰度sfl和右前悬动扰度sfr计算后轴预测模型

上式中，a为动力学系数矩阵、f为输入矩阵，dη为常量矩阵，aη为预瞄系数矩阵，τ为滞后时间，x为状态变量，η为状态变量矩阵，η1、η2为根据动力学系统引入适当的状态变量，b为控制矩阵，u为控制输入变量，u＝[uafuar]^t，uaf和uar分别为前后悬架减振器阻尼力，eη为常量矩阵，bη为预瞄控制矩阵，x01为前轮路面激励：

上式中，xwfl为前轮垂直位移，xwfl＝xfl-sfl，mwf为前轮质量，uaf为前悬架减振器阻尼值，ksf为前悬架弹簧刚度系数，ktf为前轮轮胎等效刚度系数；

s22、建立轴间预瞄模型

上式中，aη为预瞄系数矩阵，bη为预瞄控制矩阵；

s23、通过后轴预测模型和轴间预测模型得到后轴运动状态预测值

上式中，xwfl和xwrl分别为前后轮垂直位移，xfl和xrl分别为前后轮处汽车簧载质量垂直位移，路面激励x0＝[x01x02]^t，x01和x02分别为前后轮路面输入。

进一步地：所述步骤s3具体为：

计算左前悬的目标阻尼值fdfl、右前悬的目标阻尼值fdfr、左后悬的目标阻尼值fdrl和右后悬目标阻尼值fdrr，并令fd＝[fdflfdfrfdrlfdrr]^t，计算公式为：

上式中，c0为被动阻尼系数，为相对速度，sfl、sfr、srl、srr分别为左前、右前、左后、右后悬动挠度预测值，xfl、xfr、xrl、xrr分别为左前、右前、左后、右后悬簧上质量位移预测值，ccontrol为控制目标矩阵，ccontrol＝[cflcontrolcfrcontrolcrlcontrolcrrcontrol]^t，cflcontrol、cfrcontrol、crlcontrol、crrcontrol均为控制目标，

上式中，ω为频率选择系数，csky为天棚阻尼系数。

进一步地：所述步骤s4具体为：

计算左前悬修正后的阻尼值ffl、右前悬修正后的阻尼值ffr、左后悬修正后的阻尼值frl和右后悬修正后的阻尼值frr，令f＝[fflffrfrlfrr]^t，计算公式为：

f＝fd+mfr+nfp

上式中，m、n为常量矩阵，fr为等效侧倾补偿力矩阵，fr＝[δfrleftδfrright]^t，δfrleft为抗侧倾的左侧悬架等效侧倾补偿力，δfrright为抗侧倾的右侧悬架等效侧倾补偿力；fp为等效俯仰补偿力矩阵，fp＝[δfpfrontδfprear]^t，δfpfront为抗俯仰的前悬架等效俯仰补偿力，δfprear为抗俯仰的后悬架等效俯仰补偿力。

本发明的有益效果为：本发明提供的汽车半主动悬架控制系统根据车载传感器信号对汽车的运行状态进行预估，取消了车辆后轴传感器布置，实现超前闭环调节需求阻尼力的性能，使得阻尼可调减振器与悬架系统控制器均可克服响应迟滞性问题，同时使用on-off算法计算需求阻尼值，避免了复杂的动力学微分方程求解。同时加入实时抗车辆俯仰、侧倾补偿控制，同时提升车辆平顺、操稳性能，使半主动悬架系统的控制效果更加接近主动悬架。适用于各种道路以及行驶工况，尤其适用于现代乘用车和新能源车市场。

附图说明

图1为本发明结构框图；

图2为本发明流程图；

图3为本发明的1/2车辆模型。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，一种汽车半主动悬架控制系统，包括2个车身垂向振动加速度传感器，其型号为svacc-i，3个悬架动挠度传感器，其型号为usdis-i，控制器，其型号为secu-ii和阻尼可调减振器，其型号为acd-i，每个所述车身垂向振动加速度传感器、每个所述悬架动挠度传感器和阻尼可调减振器均与控制器连接，2个所述车身垂向加速度传感器分别设置在左前减振器和右前减振器上方的簧载质量处，3个所述悬架动挠度传感器分别设置在左前悬架、右前悬架和左后悬架上；

所述车身垂向振动加速度传感器和悬架动扰度传感器用于实时采集汽车的垂向振动状态并发送给控制器中；

所述控制器用于通过垂向振动状态计算车辆行驶状态的预测值，并根据车辆运行状态的预测值计算阻尼可调减振器的最优阻尼值，根据最优阻尼值计算最优控制电流值，按照该电流值给阻尼可调减振器供电。

如图2所示，一种汽车半主动悬架控制方法，包括以下步骤：

s1、通过车身垂向加速度传感器和悬架动扰度传感器采集到的垂向振动状态计算前轴运动状态预测值；

所述前轴运动状态预测值包括左前簧上加速度、右前簧上加速度、左前悬动扰度和右前悬动扰度；

具体步骤为：

s11、计算左前簧上加速度计算公式为：

上式中，为左前簧上加速度离散方程的第k+1次离散解，为左前簧上加速度离散方程的第k次离散解，左前簧上加速度离散方程为：

上式中，a和u均为待定参数，为前k次左前簧上加速度累加值，为前k+1次左前簧上加速度累加值；

s12、计算右前簧上加速度计算公式为：

上式中，为右前簧上加速度离散方程的第k+1次离散解，为右前簧上加速度离散方程的第k次离散解，右前簧上加速度离散方程为：

上式中，b和d均为待定参数，为前k次右前簧上加速度累加值，为前k+1次右前簧上加速度累加值；

s13、计算左前悬动扰度sfl，计算公式为：

上式中，为左前悬动扰度离散方程的第k+1次离散解，为左前悬动扰度离散方程的第k次离散解，左前悬动扰度离散方程为：

上式中，e和f均为待定参数，sfl⁽¹⁾(k)为前k次左前悬动扰度累加值，sfl⁽¹⁾(k+1)为前k+1次左前悬动扰度累加值；

s14、计算右前悬动扰度sfr，计算公式为：

上式中，为右前悬动扰度离散方程的第k+1次离散解，为右前悬动扰度离散方程的第k次离散解，右前悬动扰度离散方程为：

上式中，m和n均为待定参数，sfr⁽¹⁾(k)为前k次右前悬动扰度累加值，sfr⁽¹⁾(k+1)为前k+1次右前悬动扰度累加值。

s2、通过前轴运动状态预测值计算后轴运动状态预测值；

具体步骤为：

s21、通过左前簧上加速度右前簧上加速度左前悬动扰度sfl和右前悬动扰度sfr计算后轴预测模型

上式中，a为动力学系数矩阵、f为输入矩阵，dη为常量矩阵，aη为预瞄系数矩阵，τ为滞后时间，x为状态变量，η为状态变量矩阵，η1、η2为根据动力学系统引入适当的状态变量，b为控制矩阵，u为控制输入变量，u＝[uafuar]^t，uaf和uar分别为前后悬架减振器阻尼力，eη为常量矩阵，bη为预瞄控制矩阵，x01为前轴路面激励：

上式中，xwfl为前轮垂直位移，xwfl＝xfl-sfl，mwf为前轮质量，uaf为前悬架减振器阻尼值，ksf为前悬架弹簧刚度系数，ktf为前轮轮胎等效刚度系数；

s22、建立轴间预瞄模型

上式中，aη为预瞄系数矩阵，bη为预瞄控制矩阵；

如图3所示，为用于建立轴预瞄模型所需的1/2车辆模型，图中，mbh为车身质量；ib为车身转动惯量；θb为车身俯仰角；xbh为车身质心处垂直位移；a为车辆前轴到知心的距离；b为车辆后轴到质心的距离；l为轴距；v为车辆前进速度；ksf和ksr分别为前后轮质量；uaf和uar分别为前后悬架减振器阻尼力；mwf和mwr分别为前后轮质量；ktf和ktr分别为前后轮轮胎刚度系数；x01和x02分别为前后轮路面输入；x1和x3分别为前后轮垂直位移；x2和x4分别为前后轮处汽车簧载质量垂向位移。

s23、通过后轴预测模型和轴间预测模型得到后轴运动状态预测值

上式中，状态变量xwfl和xwrl分别为前后轮垂直位移，xfl和xrl分别为前后轮处汽车簧载质量垂直位移，路面激励x0＝[x01x02]^t，x01和x02分别为前后轮路面输入。

s3、通过on-off算法和后轴运动状态预测值计算目标阻尼值；

所述目标阻尼值包括左前悬的目标阻尼值、右前悬的目标阻尼值、左后悬的目标阻尼值和右后悬目标阻尼值；

计算左前悬的目标阻尼值fdfl、右前悬的目标阻尼值fdfr、左后悬的目标阻尼值fdrl和右后悬目标阻尼值fdrr，并令fd＝[fdflfdfrfdrlfdrr]^t，计算公式为：

上式中，c0为被动阻尼系数，为相对速度，sfl、sfr、srl、srr分别为左前、右前、左后、右后悬动挠度预测值，xfl、xfr、xrl、xrr分别为左前、右前、左后、右后悬簧上质量位移预测值，ccontrol为控制目标矩阵，ccontrol＝[cflcontrolcfrcontrolcrlcontrolcrrcontrol]^t，cflcontrol、cfrcontrol、crlcontrol、crrcontrol均为控制目标，

上式中，ω为频率选择系数，csky为天棚阻尼系数。

s4、对目标阻尼值进行修正，得到修正后的阻尼值；

所述修正后的阻尼值包括左前悬修正后的阻尼值、右前悬修正后的阻尼值、左后悬修正后的阻尼值和右后悬修正后的阻尼值；

计算左前悬修正后的阻尼值ffl、右前悬修正后的阻尼值ffr、左后悬修正后的阻尼值frl和右后悬修正后的阻尼值frr，令f＝[fflffrfrlfrr]^t，计算公式为：

f＝fd+mfr+nfp

上式中，m、n为常量矩阵，fr为等效侧倾补偿力矩阵，fr＝[δfrleftδfrright]^t，δfrleft为抗侧倾的左侧悬架等效侧倾补偿力，δfrright为抗侧倾的右侧悬架等效侧倾补偿力；fp为等效俯仰补偿力矩阵，fp＝[δfpfrontδfprear]^t，δfpfront为抗俯仰的前悬架等效俯仰补偿力，δfprear为抗俯仰的后悬架等效俯仰补偿力。

s5、通过查表得到修正后的阻尼值对应的最优控制电流值，按照该电流值给阻尼可调减振器供电。