电动汽车悬架动态特性仿真

摘要:由于动力传动系统的改变，电动汽车的悬架动态特性与传统汽车不相同。本文以某电动汽车悬架系统相关参数为参考，在Matlab/Simulink环境中建立了四分之一车主动悬架模糊控制器。以车身垂直加速度、悬架弹簧动挠度以及轮胎动载荷等相关动态特性作为对电动车平顺性和操纵稳定性影响的评价指标。仿真结果表明，具有模糊控制器的半主动悬架对电动车悬架动态特性的改善有良好的效果。

因此本文基于现代模糊控制理论，建立了主动模糊控制模型来验证模糊控制对电动车悬架动态特性控制的有效性和适应性。

图1 1/4车主动悬架模型

(资料图)

其中：mz为簧载质量，mz = 480 kg；mf为轮胎质量，mf = 40 kg；xz为车身垂向位移，单位米/m；xf为轮胎垂向位移，单位米/m；q为路面激励位移，单位米/m；kz为悬架刚度，取kz = 15000 N/m；kf为轮胎刚度，取kf = 150000 N/m；为悬架阻尼系数，取c = 12000 N/(m/s)；u为主动控制力，单位牛顿/N。

为了与路面8级分类标准对应，本文采用基于有理函数的路面不平度时域模型，B级路面标准，仿真速度为20 m/s，其时域数学模型可以用下式描述 [10]

式中，q(t)是车轮所受到的路面随机激励；v是汽车的行驶速度；w(t)是一白噪声。a(1/m)是常系数，不同路面的参数估计值a的值为：B级路面a = 0.1303，C级路面a = 0.12。当车速为20 m/s时，路面不平度激励仿真如图2所示：

图2 路面不平度激励

由被动悬架仿真得到车身垂向速度变化范围为[−0.15, 0.15]，车身垂直加速度变化范围为[−1.5, 1.5]。设输入和输出变量模糊集基本论域分别为：

使用速度变化量化因子Ke、加速度变化量化因子Kec与输出控制力变化量化因子Ku来表征模糊集论域精确量模糊化的加权程度，经反复仿真试验得：

其中：n、m分别为误差e、ec的模糊集论域的边界范围；x为悬架系统需要的理论控制力，变化范围为[−500，500]。模糊子集采用7个语言变量值[NB NM NS ZO PS PM PN]描述。建立表1所示的49条模糊控制规则。

表1 模糊规则控制表

图3 模糊控制Simulink仿真模型

图4 车身垂向加速度

图5 悬架挠度对比

图6 轮胎动载荷对比

依据两种控制策略下车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的时域图及其均方根值(如表2所示)可知，采用模糊控制策略有效降低了车身垂向加速度、悬架动挠度、轮胎动挠度的幅值。

表2 平顺性评价指标对比表

2) 本文采用模糊控制的策略建立了四分之一车辆半主动悬架模型，通过本文提出的模糊控制策略控制主动控制力的实时输出，有效地改善了电动车悬架系统的的平顺性和操纵稳定性。验证了具有模糊控制器的半主动悬架对电动车悬架动态特性的改善有良好的效果。同时，模糊控制系统搭建简便，使得半主动悬架系统的建立具有实际意义。

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