汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法技术

本发明专利技术涉及汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，属于主动悬架技术领域。本发明专利技术根据1/4车辆行驶振动模型，利用MATLAB/Simulink，构建了平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型，并以路面不平度位移为输入激励，以轮胎动位移和悬架动挠度为约束条件，以车身垂向振动加速度均方根值最小为设计目标，优化设计得到平顺性加权系数及LQG最优控制力。通过实例及仿真验证可知，该方法可得到准确可靠的主动悬架LQG最优控制力，为主动悬架系统设计及控制提供了可靠的最优控制力设计方法。该方法不仅可提高主动悬架系统的设计水平及产品质量，提高车辆的乘坐舒适性和行驶安全性，还可降低产品设计及试验费用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车主动悬架，特别是汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法。
技术介绍
LQG控制因具有很强的适用性，在主动悬架系统中得到了广泛应用，其中，最优控制力的确定是车辆主动悬架LQG控制器设计的关键。然而，据所查阅资料可知，目前国内外对于汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计，大都是根据设计者对悬架性能的倾向，按照经验初步确定LQG控制加权系数，然后通过多次模拟仿真，根据响应量逐步调整加权系数，直到获得满意的输出响应量，进而设计出主动悬架LQG控制器的最优控制力。尽管利用该方法所得到的LQG控制力，能够使车辆满足当前行驶工况的要求，然而，所设计控制力并非最佳。随着车辆行业的快速发展及车辆行驶速度的不断提高，人们对车辆行驶安全性及乘坐舒适性提出了更高的要求，目前主动悬架LQG控制器最优控制力设计的方法，不能满足车辆发展及主动悬架控制器设计的要求。因此，必须建立一种准确、可靠的汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，满足车辆发展及主动悬架控制器设计的要求，提高汽车主动悬架系统的设计水平及产品质量，提高车辆乘坐舒适性和安全性；同时，降低产品设计及试验费用，缩短产品设计周期。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种准确、可靠的汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，其设计流程图如图1所示；1/4车辆行驶振动模型图如图2所示。为解决上述技术问题，本专利技术所提供的汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，其特征在于采用以下设计步骤：(1)建立1/4车辆行驶振动微分方程：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，待设计主动悬架控制力Ua；以轮胎垂向位移z1，车身垂向位移z2为坐标；以路面不平度位移q为输入激励；建立1/4车辆行驶振动微分方程，即：m2z··2+K2(z2-z1)-Ua=0m1z··1+K2(z1-z2)+Kt(z1-q)+Ua=0;]]>(2)确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，车辆行驶速度v，及滤波白噪声路面空间截止频率n0c，确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B，分别为：A=00-K2/m2K2/m2000K2/m1-(K2+Kt)/m1Kt/m110000010000000-2πvn0c,B=1/m2-1/m1000;]]>(3)确定LQG控制的加权矩阵表达式：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，悬架限位行程[fd]，及重力加速度g，确定关于平顺性加权系数α1、α2、α3的状态变量、控制变量、及状态变量和控制变量交叉乘积项加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，分别为：Q(α1,α2,α3)=000000000000q2+K22/m22-q2-K22/m22000-q2-K22/m22q1+q2+K22/m22-q1000-q1q1,]]>R(α1,α2,α3)=q3m22,]]>N(α1,α2,α3)=1m2200-K2K20;]]>其中，q3＝1；α1为车轮相对动载加权系数，α2为悬架相对动挠度加权系数，α3为车身垂向振动相对加速度加权系数；(4)确定主动悬架LQG控制力Ua表达式：I步骤：选取平顺性加权系数的初始值，即α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，其中，k1，k2，k3的取值均为大于零而小于1的数值，且k1+k2+k3＝1.0；II步骤：根据I步骤中选取的平顺性加权系数初始值α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，及步骤(3)中确定的加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，计算得到加权矩阵Q(k1,k2,k3)、R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)；III步骤：根据步骤(2)中确定的状态矩阵A和控制矩阵B，及II步骤中确定的加权矩阵Q(k1,k2,k3)、R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)，利用Matlab中的LQR函数计算求得主动悬架LQG的控制反馈增益矩阵K；IV步骤：根据III步骤中确定的反馈增益矩阵K，以车轮振动速度及位移z1、车身振动速度及位移z2和路面位移q作为状态变量，确定主动悬架LQG控制力Ua表达式，即：Ua=-Kz·2z·1z2z1qT;]]>其中，z·2z·1z2z1qT]]>为矩阵z·2z·1z2z1q]]>的转置矩阵；(5)平顺性加权系数的优化设计：①构建平顺性加权系数优化设计仿真模型根据步骤(1)中所建立的1/4车辆行驶振动微分方程，及步骤(4)中IV步骤所求得的控制力Ua，利用Matlab/Simulink仿真软件，构建平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型；②建立平顺性加权系数优化设计目标函数根据①步骤中所建立的平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型，以平顺性加权系数α1、α2、α3为设计变量，以路面不平度位移作为输入激励，对车辆行驶振动情况进行仿真，利用仿真所得到的车身垂向振动加速度均方根值建立平顺性加权系数优化设计目标函数Jo(α1,α2,α3)，即：Jo(α1,α2,α3)=σz··2;]]>③建立平顺性加权系数优化设计约束条件根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，轮胎刚度Kt，重力加速度g，及悬架限位行程[fd]，利用轮胎垂向位移z1，车身垂向位移z2，路面不平度位移q，及平顺性加权系数α1、α2、α3，建立平顺性加权系数优化设计约束条件，即|z1-q|≤(m1+m2)gKt|z2-z1|≤[fd]0≤α1≤10≤α2≤10≤α3≤1α1+α2+α3=1;]]>④平顺性加权系数的优化设计根据①步骤中所建立的平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型，及③步骤中所建立的平顺性加权系数优化设计约束条件，以平顺性加权系数α1、α本文档来自技高网...

【技术保护点】
汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，其具体设计步骤如下：(1)建立1/4车辆行驶振动微分方程：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，待设计主动悬架控制力Ua；以轮胎垂向位移z1，车身垂向位移z2为坐标；以路面不平度位移q为输入激励；建立1/4车辆行驶振动微分方程，即：{m2z··2+K2(z2-z1)-Ua=0m1z··1+K2(z1-z2)+Kt(z1-q)+Ua=0;]]>(2)确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，车辆行驶速度v，及滤波白噪声路面空间截止频率n0c，确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B，分别为：A=00-K2/m2K2/m2000K2/m1-(K2+Kt)/m1Kt/m110000010000000-2πvn0c,B=1/m2-1/m1000;]]>(3)确定LQG控制的加权矩阵表达式：根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，悬架限位行程[fd]，及重力加速度g，确定关于平顺性加权系数α1、α2、α3的状态变量、控制变量、及状态变量和控制变量交叉乘积项加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，分别为：Q(α1,α2,α3)=000000000000q2+K22/m22-q2-K22/m22000-q2-K22/m22q1+q2+K22/m22-q1000-q1q1,]]>R(α1,α2,α3)=q3m22,]]>N(α1,α2,α3)=1m2200-K2K20;]]>其中，q3＝1；α1为车轮相对动载加权系数，α2为悬架相对动挠度加权系数，α3为车身垂向振动相对加速度加权系数；(4)确定主动悬架LQG控制力Ua表达式：I步骤：选取平顺性加权系数的初始值，即α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，其中，k1，k2，k3的取值均为大于零而小于1的数值，且k1+k2+k3＝1.0；II步骤：根据I步骤中选取的平顺性加权系数初始值α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，及步骤(3)中确定的加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，计算得到加权矩阵Q(k1,k2,k3)、R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)；III步骤：根据步骤(2)中确定的状态矩阵A和控制矩阵B，及II步骤中确定的加权矩阵Q(k1,k2,k3)、R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)，利用Matlab中的LQR函数计算求得主动悬架LQG的控制反馈增益矩阵K；IV步骤：根据III步骤中确定的反馈增益矩阵K，以车轮振动速度及位移z1、车身振动速度及位移z2和路面位移q作为状态变量，确定主动悬架LQG控制力Ua表达式，即：Ua=-Kz·2z·1z2z1qT;]]>其中，z·2z·1z2z1qT]]>为矩阵z·2z·1z2z1q]]>的转置矩阵；(5)平顺性加权系数的优化设计：①构建平顺性加权系数优化设计仿真模型根据步骤(1)中所建立的1/4车辆行驶振动微分方程，及步骤(4)中IV步骤所求得的控制力Ua，利用Matlab/Simulink仿真软件，构建平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型；②建立平顺性加权系数优化设计目标函数根据①步骤中所建立的平顺性加权系数优化设计Simulink仿真模型，以平顺性加权系数α1、α2、α3为设计变量，以路面不平度位移作为输入激励，对车辆行驶振动情况进行仿真，利用仿真所得到的车身垂向振动加速度均方根值建立平顺性加权系数优化设计目标函数Jo(α1,α2,α3)，即：Jo(α1,α2,α3)=σz··2;]]>③建立平顺性加权系数优化设计约束条件根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，轮胎刚度Kt，重力加速度g，及悬架限位行程[fd]，利用轮胎垂向位移z1，车身垂向位移z2，路面不平度位移q，及平顺性加权系数α1、α2、α3，建立平顺性加权系数优化设计约束条件，即{|z1-q|≤(m1+m2)gKt|z2-z1|≤[fd]0≤α1≤10≤α2≤10≤α3≤1α1+...

【技术特征摘要】
1.汽车主动悬架LQG控制器最优控制力的设计方法，其具体设计步骤如下：
(1)建立1/4车辆行驶振动微分方程：
根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，待设计主动悬架
控制力Ua；以轮胎垂向位移z1，车身垂向位移z2为坐标；以路面不平度位移q为输入激
励；建立1/4车辆行驶振动微分方程，即：
{m2z··2+K2(z2-z1)-Ua=0m1z··1+K2(z1-z2)+Kt(z1-q)+Ua=0;]]>(2)确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B：
根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，车辆行驶速度
v，及滤波白噪声路面空间截止频率n0c，确定LQG控制的状态矩阵A和控制矩阵B，分别
为：
A=00-K2/m2K2/m2000K2/m1-(K2+Kt)/m1Kt/m110000010000000-2πvn0c,B=1/m2-1/m1000;]]>(3)确定LQG控制的加权矩阵表达式：
根据车辆单轮簧下质量m1，簧上质量m2，悬架弹簧刚度K2，轮胎刚度Kt，悬架限位行程
[fd]，及重力加速度g，确定关于平顺性加权系数α1、α2、α3的状态变量、控制变量、及状态
变量和控制变量交叉乘积项加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，分别
为：
Q(α1,α2,α3)=000000000000q2+K22/m22-q2-K22/m22000-q2-K22/m22q1+q2+K22/m22-q1000-q1q1,]]>R(α1,α2,α3)=q3m22,]]>N(α1,α2,α3)=1m2200-K2K20;]]>其中，q3＝1；α1为车轮相对动载加权系数，α2为悬架

\t相对动挠度加权系数，α3为车身垂向振动相对加速度加权系数；
(4)确定主动悬架LQG控制力Ua表达式：
I步骤：选取平顺性加权系数的初始值，即α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，其中，k1，k2，k3的取值均
为大于零而小于1的数值，且k1+k2+k3＝1.0；
II步骤：根据I步骤中选取的平顺性加权系数初始值α1＝k1、α2＝k2、α3＝k3，及步骤(3)中确定
的加权矩阵表达式Q(α1,α2,α3)、R(α1,α2,α3)、N(α1,α2,α3)，计算得到加权矩阵Q(k1,k2,k3)、
R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)；
III步骤：根据步骤(2)中确定的状态矩阵A和控制矩阵B，及II步骤中确定的加权矩阵Q(k1,
k2,k3)、R(k1,k2,k3)、N(k1,k2,k3)，利用Matlab中的LQR函数计算求得主动悬架LQG的控制
反馈增益矩阵K；
IV步骤：根据III步骤中确定的反馈增益矩阵K，以车轮振动速度及位移z1、车身振动速
度及位移z2和路面位移q作为状态变量，确定主动悬架LQG控制力Ua表达式，即：
Ua=-Kz·2z·...

【专利技术属性】
技术研发人员：周长城，于曰伟，赵雷雷，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37