图11-27左单轮前束角曲线......
2023-09-17
ADAMS车辆工程案例仿真：模糊PID-D耦合算法
【摘要】：针对此问题提出模糊PID-D耦合算法，通过车身加速度判定路面的输入状态，然后通过模糊算法在线自适应调节PID-D微分系数，使整车在各状态运行时都可以适度减小及避免定点冲击，改善驾驶室的舒适性。车身垂向加速度论域：量化因子：表16-2微分系数调节模糊规则图16-25模糊PID-D系统
6×4驱动底盘形式主要用于工程车辆和商用牵引车，工程车辆一般工作路面较差，牵引车多在国道及高速路面运输。对于不同的路面工作状态，驾驶室输出的振动特性不同；当工作路面较差且整车运行速度较小时，输入信号等同于阶跃信号，在驾驶室主动悬置系统控制过程中会造成定点冲击，增加驾驶室的瞬间振动；对于固定的路面信号输入，微分先行PID控制可以有效地改善瞬时定点冲击现象，但当路面输入改变时，已调整好的系统调节参数已不适用。针对此问题提出模糊PID-D耦合算法，通过车身加速度判定路面的输入状态，然后通过模糊算法在线自适应调节PID-D微分系数，使整车在各状态运行时都可以适度减小及避免定点冲击，改善驾驶室的舒适性。
以左前磁流变阻尼器为例，模糊PID-D耦合算法公式推导如下：
公式（16-2）～（16-4）带入公式（16-1）中整理得
式中，e（t）为输入输出之间误差；y（t）为驾驶室与阻尼器连接处垂向速度；Kp为缩放系数；KI为积分系数；Kd1为误差反馈预设微分系数；Kd2为输出反馈预设微分系数；F1、F2为微分在线调节系数，由模糊算法根据路面状态输出；u（t）为磁流变阻尼器输出控制力；Ω（VZ）为模糊控制规则。
微分在线调节系数由模糊算法输出，输入为车身垂向加速度，系统模糊控制规则如表16-2所示。建立好的模糊PID-D控制系统如图16-25所示。
车身垂向加速度论域：
量化因子：
表16-2 微分系数调节模糊规则
图16-25 模糊PID-D系统
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2023-09-17
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