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基于模糊控制的电磁阀式阻尼连续可调悬架性能仿真研究.doc

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基于模糊控制的电磁阀式阻尼连续可调悬架性能仿真研究.doc

上传人:好用的文档 2022/6/25 文件大小:18 KB

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文档介绍

文档介绍:基于模糊控制的电磁阀式阻尼连续可调悬架性能仿真研究
摘要:自主研制了外置电磁阀式阻尼连续可调减振器系统(External solenoid-actuated shock absorber, ESSA),以ESSA样机为基础研究
3 控制策略
模糊控制是一种需要依靠专家先验知识的控制方法,模糊控制规则需要根据先验知识进行编制。一般而言,模糊控制算法设计分为控制器结构选择、输入变量模糊化、模糊规则制定、控制变量解模糊化几个步骤。控制器建模时可将车辆简化为一个如文献[12]中图1所示的四分之一模型。
模糊控制器结构选择
模糊系统的结构选择通常指的是确定模糊控制器的输入、输出变量,根据不同的被控系统,由于输出、输出变量及其数量的不同,模糊控制器的复杂程度也不尽相同。对于ESSA悬架系统而言,采用车身速度误差e、车身速度误差变化率,亦即车身加速度误差ec作为控制变量,ESSA的可调阻尼力Fd为输出变量,记为u。
选定输入、输出变量后,则需要对输入、输出变量的基本论域进行确定。以传统悬架模型为拟被控对象,进行不同工况下的仿真试验,得出e与ec作为控制输入变量,以上其、下限作为输入变量论域的边界;以理想控制的实际控制力的上、下限作为输出变量的论域。因此,通过离线仿真得出e的基本论域为[-, ]m/s,ec的基本论域为[-1, 1]m/s2,u的基本论域定为[-500,500]N。 变量的模糊化
模糊变量的模糊化过程就是采用人类所熟知的定性语言例如“大、中、小、快、中、慢”等对定量的数据进行描述,。本文选择常用的模糊语言“正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)”描述输入输出变量,因此,输入变量对应的模糊集合E={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},EC={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},输出变量对应的模糊集合U={S,M,B}。
假设输入变量e的模糊集合论域定义为{-n,-n+1,…,0,n-1,n},n即为模糊语言的层级,表示输入变量在[0,e]区间内的层级,n取为3,则E的模糊论域为{-3,-2,-1,0,1,2,3},EC的模糊论域同理;U的模糊论域则可以取为{0,1,2}。则根据量化因子与比例因子的定义如式(2)至(4)所,可以得到量化因子ke=30,kec=3,ku=250。
确定模糊论域之后,选择模糊隶属度函数,隶属度函数多种多样,但是常用的隶属度函数只有三角隶属度函数、高斯隶属度函数与梯形隶属度函数三种,本文采用三角隶属度函数,其解析表达式如式(5)所示:
模糊规则
模糊规则是以语言对被控对象特征进行合理描述的过程,需要深厚的先验知识进行归纳总结。通常,模糊规则语句的呈现形式为:if E is NB and EC is NB,then U is PB,此模糊语句表达的含义为如果输入变量E为负大,并且输入变量EC也为负大,则输出变量U为正大。根据模糊规则确定的输出关系曲面如图6所示。
解模糊化
经过模糊推理得到的控制量还处于模糊论域之中,不能为实际的被控系统所用,因此,需要将其转化到基本论域范畴,这个过程即为解模糊化。解模糊