主動懸架復合控制系統(tǒng)及其SOPC實現(xiàn).pdf

1、主動懸架因其能夠顯著地提升性能,在高級轎車和特種汽車上的應用逐漸成為必然。目前對主動懸架控制的研究集中在平順性控制律方面,鮮有文獻對乘坐舒適性及車身通過性作出研究,而基于預測控制或復合控制的研究成果及其硬件實現(xiàn)更是甚少出現(xiàn)。本文提出了包括障礙預測控制與姿態(tài)控制在內的空氣可調主動懸架復合控制的軟硬件設計完整方案。
　　 本文首先分析了空氣可調懸架特性,利用其主動調整響應頻率之高和被動伸縮速度之快,提出主被動結合的越障通過策略。以實

2、現(xiàn)預測越障和姿態(tài)調整為目標,提出集多種理論的有針對性的復合控制方案,控制策略包括以下四部分:1.根據(jù)懸架擾動的位移和加速度先后判定路面突發(fā)狀況及車輛行駛狀況,制定模糊規(guī)則控制懸架阻尼；2.選取車身加速度、懸架動繞度和輪胎動位移構造目標函數(shù),通過LQG控制獲得懸架作用力的最優(yōu)控制律；3.在路面障礙距離和高度可知的前提下,通過預測控制,利用Gauss函數(shù)規(guī)劃車身高度和懸架控制力,擴大緩沖區(qū)域平順越障；4.結合阻尼的變化,通過自適應PID姿態(tài)

3、控制維持車身穩(wěn)定,并綜合LQG最優(yōu)控制律和Gauss越障規(guī)劃的控制量,最終控制懸架作用力調整高度。最后利用Matlab／Simulink分別建立各控制算法的模型,正常與凸障路面的輸出模型,汽車2自由度1／4懸架模型和7自由度全懸架模型以及示波器配置組合模型,仿真復合控制下的系統(tǒng)關鍵性能,反復修正完成算法層面的設計和實現(xiàn)。
　　 論文還對車身姿態(tài)測量進行了深入研究。提出基于單個三軸加速度傳感器的無陀螺精簡慣性體系測量方法,利用三軸

4、加速度結合后輪速度編碼器根據(jù)汽車運動狀態(tài)方程捷聯(lián)解算姿態(tài)角,針對其運算復雜和對模型參數(shù)依賴兩方面的局限性,又提出由神經網絡映射姿態(tài)角的算法作為優(yōu)化和補充。后者針對汽車運動模式的相對固定,作出慣性有害分量的聚類化歸,采用高精度陀螺儀輸出在線訓練,利用神經神經網絡的非線性函數(shù)學習能力和泛化處理能力,求解非確定性的多輸入多輸出映射問題。通過Matlab建模仿真表明了方案的有效性和可靠性。
　　 最后從硬件高速實現(xiàn)的角度分析各個控制算法

5、特性,在Xilinx FPGA平臺構建SOPC主動懸架復合控制系統(tǒng)。研究重點在于勾勒系統(tǒng)最優(yōu)架構和規(guī)劃復合控制模塊資源分配。文中論述了復雜算法求解時間與軟硬件實現(xiàn)的關系,因應算法特性,避煩就簡,合理選擇系統(tǒng)級或RTL級自上而下的軟硬件協(xié)同設計。其中系統(tǒng)級設計是將算法的Simulink模型利用中間件System-Generator轉化成Xilinx ISE工程文件；RLT級設計是直接在ISE環(huán)境下通過Verilog HDL對模塊進行描述,