基于粒子群算法的汽車半主動(dòng)懸架pid控制研究

基于粒子群算法的汽車半主動(dòng)懸架pid控制研究

1動(dòng)懸架的設(shè)計(jì)關(guān)鍵懸掛系統(tǒng)是車輛的重要組成部分。半主動(dòng)懸架的設(shè)計(jì)關(guān)鍵是其控制方法策略。PID控制是經(jīng)典控制理論之一,由于其算法簡(jiǎn)單,可靠性高的特點(diǎn)2路面參數(shù)估計(jì)值qt二自由度1/4半主動(dòng)懸架模型能夠反映出汽車在垂直方向上的振動(dòng)路面輸入采用濾波白噪聲,其時(shí)域數(shù)學(xué)模型為式中:q(t)為車輪所受的路面隨機(jī)激勵(lì);v為汽車的行駛速度;ω(t)為限帶白噪聲(均值為0,強(qiáng)度為1);α為一常系數(shù),不同路面的參數(shù)估計(jì)值α的值不同。(B級(jí)路面中α=0.1303)。根據(jù)牛頓第二運(yùn)動(dòng)定律可得到兩自由度半主動(dòng)懸架系統(tǒng)模型振動(dòng)的微分方程:根據(jù)微分方程在MATLAB/Simulink中建立汽車半主動(dòng)懸架的仿真模型[7]如圖2所示。3系統(tǒng)誤差模型PID(proportionintegrationdifferentiation)控制器由比例單元(P)、積分單元(I)和微分單元(D)組成,又稱為比例-積分-微分控制器,因其算法簡(jiǎn)單,可靠性高,使用過(guò)程中不需要精確的系統(tǒng)模型,而成為工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用廣泛的控制器,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為式(3)所示:式中:e(t)是系統(tǒng)誤差;K傳統(tǒng)的PID控制原理如圖3所示,主要由PID控制器和被控對(duì)象組成,系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定值r(t)和實(shí)際輸出值y(t)得到控制偏差e(t),對(duì)偏差e(t)進(jìn)行比例、積分、微分運(yùn)算,將其進(jìn)行線性組合得到控制量u(t)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制根據(jù)PID控制原理,以車身垂直加速度作為控制對(duì)象,以盡量減小車身垂直加速度為目的,采用車身加速度與參考加速度(設(shè)為0)之間的偏差作為控制器輸入,半主動(dòng)懸架系統(tǒng)的可調(diào)阻尼力作為系統(tǒng)輸出,采用試湊法對(duì)PID控制器進(jìn)行參數(shù)整定,在MATLAB/Simulink中建立仿真模型如圖4所示。4c粒子群算法粒子群算法(PSO)最早是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,他們根據(jù)鳥類捕食行為得到啟發(fā)用于求解優(yōu)化問(wèn)題對(duì)于粒子群優(yōu)化半主動(dòng)懸架PID控制來(lái)講,采用最影響車輛乘坐舒適性和操作穩(wěn)定性的懸架的3個(gè)性能指標(biāo):車身垂向加速度ue57fx式中:rms代表均方根值,¨ue26f粒子在搜索空間中的速度和位置根據(jù)式(5)確定。式中:v表示粒子的速度,ω是慣性因子,c粒子群算法對(duì)懸架系統(tǒng)的PID控制的參數(shù)優(yōu)化過(guò)程如圖5所示。1)產(chǎn)生粒子群。粒子群的搜索空間為三維,每個(gè)粒子的位置為V2)將群體中每個(gè)個(gè)體一次賦值給PID控制器的參數(shù),然后運(yùn)行控制系統(tǒng)的Simulink模型,得到該組粒子參數(shù)對(duì)應(yīng)的PID控制力及對(duì)應(yīng)的懸架性能指標(biāo)。3)根據(jù)式(4)求出種群中各個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值,判斷其是否滿足粒子群算法的終止條件,達(dá)到全局最優(yōu)位置切滿足最小界限。若滿足,則退出粒子群算法,并得到最優(yōu)個(gè)體,輸出懸架的最佳性能;若不滿足,則根據(jù)式(5)更新粒子的位置和速度,轉(zhuǎn)置步驟2)。5pid控制懸架性能的改善仿真采用的懸架參數(shù)如表1所示經(jīng)過(guò)粒子群算法的優(yōu)化整定得到K為了驗(yàn)證粒子群算法優(yōu)化的PID控制有效改善了懸架系統(tǒng)的性能從圖4看出,粒子群算法優(yōu)化的PID控制的懸架的性能有了明顯改善,車身垂直加速度、懸架動(dòng)撓度和輪胎動(dòng)載荷的均方根值分別比PID控制的懸架降低了10.18%,11.85%,10.40%,比被動(dòng)懸架降低了21.07%,19.29%,18.94%。結(jié)果表明結(jié)果表明粒子群優(yōu)化的PID控制的半主動(dòng)懸架的汽車的乘坐舒適性和操縱穩(wěn)定性得到了很大的提高,驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的粒子群優(yōu)化PID控制方法的有效性和可行性。6控制的最優(yōu)性利用粒子群算法的并行全局搜索能力,以最大改善汽車懸架系統(tǒng)的性能為目標(biāo)對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行全面的整定和優(yōu)化,克服了PID控制中的主觀性和未能保證達(dá)到最優(yōu)的缺點(diǎn)。同種仿真條件下在MATLAB/Simulink中的仿真結(jié)果表明,基于粒子群優(yōu)化的PID控制的汽車半主動(dòng)懸架系統(tǒng)比被動(dòng)懸架系統(tǒng)和傳統(tǒng)PID控制的半主