李勝琴 劉軒齡 馮新園

(東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院 哈爾濱 150040)

0 引 言

皮卡等小型貨車由于質(zhì)心位置比較高，車身寬度相對小，當路面條件發(fā)生突變或者駕駛員緊急操作時，容易發(fā)生側(cè)向失穩(wěn)，嚴重失穩(wěn)時則會發(fā)生側(cè)翻事故，不僅會對車內(nèi)乘員的人身安全造成危害，還會對交通環(huán)境產(chǎn)生影響[1-2]，因此，有必要針對皮卡車的結(jié)構(gòu)及工作特點，基于其自身系統(tǒng)，進行輛的抗側(cè)翻穩(wěn)定性研究.

Nam等[3]提出通過控制輪胎側(cè)向力，實現(xiàn)對車輛側(cè)翻力矩的控制，通過傳感器獲得輪胎側(cè)向力與側(cè)傾角的信號，當實際數(shù)值超過側(cè)翻閾值時，側(cè)翻力矩控制器開始工作.國內(nèi)對車輛主動防側(cè)翻控制技術(shù)的研究主要集中在差動制動、主動轉(zhuǎn)向等單一控制方式，Zong等[4]提出了利用差動制動的控制方法，對重型半掛車進行多個目標的控制，對車輛的橫擺、折疊等采用LRQ最優(yōu)控制加以控制，最終表明該算法能夠大幅度減小側(cè)翻的發(fā)生.文獻[5-7]進行了利用主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)對車輛施加橫擺力矩實現(xiàn)防側(cè)翻控制技術(shù)的研究.

由于懸架系統(tǒng)能夠調(diào)整車輪垂向附著力及車身姿態(tài)，因而可以采取某種控制措施，及時調(diào)整即將發(fā)生側(cè)翻車輛的車身姿態(tài)，以維持車輛側(cè)傾穩(wěn)定性.Yim等[8]提出差動制動與主動懸架系統(tǒng)聯(lián)合控制車輛的質(zhì)心高度和行駛速度，采用二次線性最優(yōu)控制方法控制半主動懸架及控制附加橫擺力矩的兩個模糊控制器，進而實現(xiàn)車輛側(cè)傾穩(wěn)定性控制.仿真結(jié)果表明，該控制策略能有效防止車輛發(fā)生側(cè)翻.廖聰?shù)萚9]設(shè)計出基于主動懸架的H∞控制策略，結(jié)果顯示，所提出的控制策略，能夠可靠地減小車輛在沿曲線運行過程中的側(cè)向轉(zhuǎn)動，提升了車輛的穩(wěn)定性，減小側(cè)翻發(fā)生的幾率.嚴鐘輝等[10]通過對1/2車輛懸架動力學(xué)分析，構(gòu)建主動懸架集成控制系統(tǒng)，以增強車輛在高附著道路上高速轉(zhuǎn)向時的防側(cè)翻性能，并且該系統(tǒng)具有良好的路徑追隨控制能力.

本文針對皮卡車的結(jié)構(gòu)及運行特點，建立車輛側(cè)翻模型，進行主動懸架防側(cè)翻控制策略研究，以增強皮卡車的抗側(cè)翻能力，降低側(cè)翻的發(fā)生幾率.

1 車輛側(cè)翻模型

1.1 參數(shù)化建模

利用CarSim軟件建立包含制動、轉(zhuǎn)向、懸架等子系統(tǒng)的整車參數(shù)化模型.選用車型基本參數(shù)見表1.建立皮卡車的參數(shù)化模型，見圖1.

表1 車型基本參數(shù)

圖1 CarSim整車模型

1.2 車輛側(cè)翻性能指標

車輛側(cè)翻性能指標可用于判斷車輛是否即將發(fā)生側(cè)翻，這些指標也可作為激活控制器的重要依據(jù).本文將選取橫向載荷轉(zhuǎn)移率(LTR)作為判斷車輛是否有發(fā)生側(cè)翻可能的指標.車輛橫向載荷轉(zhuǎn)移率是指車輛的左、右車輪垂直載荷之差與其之和的比值，定義為車輛橫向載荷轉(zhuǎn)移率，其表達式為

(1)

式中：FL為車輛左側(cè)前后車輪垂直載荷之和；FR為車輛右側(cè)前后車輪垂直載荷之和.

在行駛過程中，車輛有一側(cè)車輪抬起，該側(cè)的車輪垂直載荷變?yōu)榱?，即發(fā)生側(cè)翻.假設(shè)車輛載荷對稱，可得LTR∈[1,1].當車輛直線平穩(wěn)行駛時，左右車輪載荷相等，即LTR為0；當LTR大于0時，說明車輛在發(fā)生向左側(cè)的側(cè)傾；反之，則說明車輛在發(fā)生向右側(cè)的側(cè)傾.

本文取LTR絕對值為0.8作為側(cè)翻閾值.當LTR值大于0.8或者小于-0.8時，即LTR的絕對值超過0.8時，防側(cè)翻控制系統(tǒng)將判定車輛即將要發(fā)生側(cè)翻，需要激活控制器開始工作.

2 主動防側(cè)翻控制策略

本文利用懸架控制策略，通過兩側(cè)懸架縱向主動控制力的差動輸入，調(diào)節(jié)懸架工作狀態(tài)，進而調(diào)整車身姿態(tài)，從而避免車輛側(cè)翻.

2.1 控制系統(tǒng)的設(shè)計

控制系統(tǒng)旨在為運行過程中的車輛減小并抑制側(cè)翻的發(fā)生，所以需要采集車輛在運行過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行計算，從而判斷是否激活主動防側(cè)翻控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)示意圖見圖2.

圖2 控制系統(tǒng)示意圖

首先利用CarSim模型輸出各個車輪的垂向力、側(cè)向加速度和車身側(cè)傾角等車輛運行過程中的實時狀態(tài)參數(shù)值，計算出車輛的實時LTR值，并根據(jù)LTR的數(shù)值判斷是否需要激活控制器開始工作.當控制系統(tǒng)被激活時，控制器向CarSim車輛模型中輸入適當?shù)闹鲃討壹芸刂屏?，通過調(diào)節(jié)懸架的工作狀態(tài)，以矯正車身側(cè)傾姿態(tài)，從而減小側(cè)翻的趨勢，并在新的狀態(tài)下再次采集車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)計算LTR，判斷是否繼續(xù)向主動懸架施加控制，直至LTR數(shù)值調(diào)整到±0.8之內(nèi)，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的實時反饋控制.

2.2 PID控制器的設(shè)計

常規(guī) PID 控制器結(jié)構(gòu)簡單，在工程中得到了普遍的應(yīng)用.本文的PID控制原理見圖3.

圖3 PID控制原理

本文所設(shè)計的控制系統(tǒng)最理想的目標是使得LTR值為零，因此將r(t)設(shè)為0，實際的CarSim模型輸出的LTR值設(shè)為y(t)，兩者相減得到的偏差e(t)作為控制器的輸入量，經(jīng)過PID控制器之后，即可得到輸出量u(t)，即被控對象的懸架主動控制力.

2.3 模糊控制器設(shè)計

模糊控制器的原理見圖4，采用與上述相同的方法取得誤差e，誤差e和誤差的變化率ec經(jīng)過模糊化后轉(zhuǎn)換到模糊論域中.

圖4 模糊控制器的原理圖

其隸屬度函數(shù)見圖5～6，轉(zhuǎn)化后對應(yīng)到模糊論域中語言變量分別為E和EC.

圖5 輸入變量E的隸屬函數(shù)

圖6 輸入變量EC的隸屬函數(shù)

經(jīng)過模糊規(guī)則推理以及解模糊后可得控制輸出u，模糊論域中對應(yīng)U，輸出變量隸屬度函數(shù)見圖7.

圖7 輸出變量U的隸屬函數(shù)

設(shè)定e的基本論域為[-e,e]，ec的基本論域設(shè)定為[-ec,ec]，設(shè)定被控對象的基本論域為[-u,u].對應(yīng)的模糊子集分別為

誤差E： {NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}；

誤差變化率EC： {NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；

控制輸出量U： {NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}.

由此，根據(jù)工程經(jīng)驗見表2模糊控制規(guī)則表.根據(jù)表2所設(shè)計的模糊控制規(guī)則，在Matlab的FIS編輯器中對模糊規(guī)則進行編輯.

表2 模糊控制規(guī)則表

3 主動防側(cè)翻控制策略的驗證

3.1 聯(lián)合仿真模型的建立

在Simulink環(huán)境下建立車輛控制聯(lián)合仿真模型，見圖8.輸入量包括左前、左后、右前、右后懸架的主動控制力.輸出量包括左前、左后、右前、右后輪胎的垂直載荷、側(cè)向加速度、質(zhì)心側(cè)偏角、橫擺角速度、車身側(cè)傾角.

圖8 聯(lián)合仿真模型

其中，分配器子系統(tǒng)見圖9，其作用為根據(jù)先前信號選擇器和激活器的判斷，將相應(yīng)的懸架主動控制力輸入給相對應(yīng)的懸架，即當LTR大于0.8時，將控制器產(chǎn)生的懸架力輸入給左側(cè)懸架正方向的控制力，當LTR小于-0.8時，將控制器產(chǎn)生的懸架力輸入給右側(cè)懸架正方向的控制力.

圖9 分配器子系統(tǒng)

控制器子系統(tǒng)分別為本文設(shè)計的PID控制器與模糊控制器，見圖10.

圖10 控制器子系統(tǒng)

3.2 魚鉤試驗工況的控制策略驗證

設(shè)定路面附著系數(shù)為0.85，車輛以80 km/h的初始速度行駛，魚鉤試驗工況的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角設(shè)置見圖11a)，轉(zhuǎn)向盤輸入的最大值設(shè)置為300°.在魚鉤工況下，車輛在無控制、模糊控制、PID控制情況下的各性能指標的仿真結(jié)果對比曲線見圖11b).

圖11 魚鉤試驗轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角輸入和LTR對比圖

由圖11b)可知，無控制時車輛LTR的絕對值最高值已經(jīng)超過側(cè)翻閾值0.8，可認定車輛即將發(fā)生側(cè)翻.當施加控制時，LTR絕對值維持在0.8以內(nèi)，沒有超過側(cè)翻閾值.圖12a)為魚鉤試驗過程中車身側(cè)傾角的對比圖，由圖12a)可知，車輛在無控制的情況下，車身側(cè)傾角最大值達到6°左右.而在施加控制后，車輛側(cè)傾角的極值明顯小于無控制時，最終都穩(wěn)定在4°左右.圖12b)為魚鉤試驗車身側(cè)向加速度對比圖，由圖12b)可知，本文所設(shè)計的兩種控制器都可以起到降低車輛的側(cè)向加速度的作用，PID控制在1.8 s左右開始降低側(cè)向加速度的最大偏差，并在3.2 s處率先控制車輛進入到穩(wěn)定狀態(tài)，與無控制相比，過渡時間有明顯的減小.模糊控制的效果沒有PID控制效果好，但也可以更快地進入到穩(wěn)定狀態(tài).

圖12 魚鉤試驗車身側(cè)傾角和側(cè)向加速度對比圖

3.3 雙移線試驗工況的控制策略驗證

設(shè)定路面附著系數(shù)為0.85，車輛以120 km/h的初始速度進行仿真試驗，雙移線實驗的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角設(shè)置見圖13a).車輛在無控制、PID控制、模糊控制情況下的各性能指標的仿真結(jié)果對比曲線見圖13b)和圖14.

圖13 雙移線工況轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角和LTR對比圖

由圖13b)可知，未施加控制時，LTR大約在3.3 s時超過了側(cè)翻閾值，車輛處于比較危險的狀態(tài)下，而施加控制后，LTR沒有超過本文設(shè)定的側(cè)翻閾值.其中，PID控制的效果更加明顯.

圖14a)為雙移線工況下車輛側(cè)傾角變化圖，由圖14a)可知，兩種控制方法都起到一定的矯正車身姿態(tài)的效果，大約在施加控制3.3 s后，控制器開始發(fā)揮作用，曲線波動幅度減小，最終將側(cè)傾角控制的4°以內(nèi).其中，PID控制效果優(yōu)于模糊控制.圖14b)為雙移線試驗的側(cè)向加速度對比曲線.在3.3 s左右控制器開始發(fā)揮作用，側(cè)向加速度的波動范圍開始縮小，PID控制效果更加明顯，將側(cè)向加速度穩(wěn)定在0.8g以內(nèi)，模糊控制的振蕩量相比較大.

圖14 雙移線工況車身側(cè)傾角和側(cè)向加速度對比圖

通過魚鉤試驗工況驗證，施加主動防側(cè)翻控制策略在能夠在一定程度上對車輛在行駛過程中的姿態(tài)進行矯正，從而防止側(cè)翻事故的發(fā)生.

4 結(jié) 論

1) 在Carsim環(huán)境下，利用某型皮卡車參數(shù)，建立車輛防側(cè)翻控制用參數(shù)模型.

2) 設(shè)定橫向載荷轉(zhuǎn)移率LTR作為側(cè)翻閥值用于判斷車輛是否發(fā)生側(cè)翻，利用PID及模糊控制方法，建立基于主動懸架控制的車輛防側(cè)翻控制器.

3) 在Matlab環(huán)境下建立皮卡車防側(cè)翻聯(lián)合仿真模型，利用魚鉤及雙移線試驗，對本文所建立的控制器進行驗證.結(jié)果表明，本文所設(shè)計的控制器都將LTR控制在±0.8以內(nèi)，并且能夠降低車身的側(cè)傾角和側(cè)向加速度.其中PID控制效果更加明顯，兩種試驗工況下均能夠?qū)④嚿韨?cè)傾角控制在4°以內(nèi)，過渡時間更短，曲線更加平滑.

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