基于Freescale單片機(jī)電子控制空氣懸架模糊PID控制

電子控制空氣懸架（ECAS）以電子控制模塊為控制核心，對空氣懸架參數(shù)進(jìn)行實(shí)時控制，能自動控制車輛懸架的剛度、阻尼系數(shù)及車身高度等參數(shù)；汽車在各種路面、各種工況條件下能實(shí)現(xiàn)主動調(diào)節(jié)、主動控制，并增加了許多輔助功能（如故障診斷功能等）；可最大限度地提高汽車的行駛平順性和操縱穩(wěn)定性，可滿足現(xiàn)代汽車對乘坐舒適性、行駛安全性的更高要求。目前在歐洲一些國家的大型客車中已經(jīng)大量應(yīng)用。我國在20世紀(jì)50年代就對空氣彈簧進(jìn)行了研究，但是許多研究成果的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化率非常低，導(dǎo)致許多有價值的研究沒能繼續(xù)堅(jiān)持和深入下去，使我國汽車懸架技術(shù)的研究和應(yīng)用與歐美等發(fā)達(dá)國家相比明顯落后。目前在國內(nèi)還沒有汽車公司能夠獨(dú)立設(shè)計出并向市場提供比較成熟的空氣懸架電子控制單元[1]。因此，研究空氣懸架電子控制單元，盡快縮小與國外在電控空氣懸架系統(tǒng)應(yīng)用方面的差距，具有非?，F(xiàn)實(shí)的意義。

本文以YBL6891H型客車為控制對象。該客車原本以車身高度為主要控制目標(biāo)，當(dāng)載荷改變時，車身高度維持在某一范圍內(nèi)不變，沒有真正地涉及到對客車行駛平順性的改善。本文以該客車的1/4車輛模型為基礎(chǔ)，采用模糊PID控制算法調(diào)節(jié)空氣彈簧的剛度，以降低車身垂直加速度為主要目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對客車行駛平順性的改善。采用Freescale公司的MC9S08GB60A單片機(jī)為控制芯片，設(shè)計了電子控制單元。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計方案

系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖中的虛線部分是兩自由度1/4車輛模型，控制系統(tǒng)的MCU采用了Freescale半導(dǎo)體公司的MC9S08GB60A，該處理器可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)，被廣泛應(yīng)用于汽車電子產(chǎn)品?？傮w電路結(jié)構(gòu)由ECU、高度傳感器、速度傳感器、加速度傳感器及其檢測電路、鍵盤（用于模式選擇以及手動模式下的控制）、指示燈等電路組成。加速度傳感器檢測到的垂直加速度信號傳遞給單片機(jī)，單片機(jī)產(chǎn)生控制信號，通過電磁閥控制空氣彈簧的剛度。剛度的調(diào)整通過對主附氣室之間的控制閥的控制來實(shí)現(xiàn)。高度傳感器不斷地將客車的高度信號傳遞給單片機(jī)，而加速度的大小在一定程度上反映了路況信息，單片機(jī)根據(jù)當(dāng)前的路況和車速，調(diào)整車身高度。一旦車身高度達(dá)到設(shè)定的最低或最高位置限值時，ECU將執(zhí)行保護(hù)，自動結(jié)束調(diào)節(jié)。

1.1高度信號采集處理電路

高度檢測電路的工作原理為：車身高度－傳感器轉(zhuǎn)角－電感－脈沖信號周期。車身高度傳感器等效為一個可變電感與一個電阻串聯(lián)。車身上下振動時，帶動擺桿上下轉(zhuǎn)動，從而移動鐵心，使電感值不斷變化。當(dāng)車身上升時，擺桿向上轉(zhuǎn)動，感應(yīng)值變大，當(dāng)車身下降時，擺桿向下轉(zhuǎn)動，感應(yīng)值變小。圖2為高度檢測電路，高度傳感器的兩個端子分別接height1i和HCOM端。檢測電路的輸出為一串脈沖信號。用multisim10[2]對傳感器檢測電路進(jìn)行了仿真，結(jié)果如圖3所示，圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)為高度傳感器的電感值分別為13mH、20mH、30mH時的高度信號。可見車身高度改變時，電感值也改變，而電感值的改變導(dǎo)致脈沖寬度的變化，因此單片機(jī)可根據(jù)脈沖的寬度獲取車身高度信息。

1.2 電磁閥驅(qū)動電路

驅(qū)動芯片采用安森美半導(dǎo)體提供的集成式繼電器驅(qū)動器NUD3124。其集成設(shè)計可以明顯地簡化設(shè)計并且降低成本，替代傳統(tǒng)的分立元件解決方案(如雙極型晶體管加續(xù)流二極管)。每片NUD3124有兩個驅(qū)動器，適合用于驅(qū)動繼電器等感性負(fù)載，其驅(qū)動電路如圖4所示，在信號的輸入端用光電耦合器進(jìn)行了電氣隔離，增強(qiáng)了電路的可靠性和抗干擾能力。

2控制策略設(shè)計

2.1 1/4車輛模型

根據(jù)牛頓第二定律，得YBL6891H型客車的1/4車輛模型系統(tǒng)的動力學(xué)方程為:

式中，簧載質(zhì)量m1=1 718kg，非簧載質(zhì)量m2=300kg，輪胎剛度為k1=9.5×105N·m-1，減振器等效阻尼為c=9 358N·m·s-1,k2為空氣彈簧的剛度，x0為路面激勵，x1為非簧載質(zhì)量位移，ｘ2為簧載質(zhì)量位移。

2.2 懸架的模糊自適應(yīng)PID控制算法

模糊自適應(yīng)控制器與常規(guī)PID控制器一起組成模糊自適應(yīng)PID(FAPID)控制器。模糊自適應(yīng)控制器(FAC)的輸出即為PID控制器的輸入?？刂葡到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示。為實(shí)現(xiàn)對車身加速度的控制，設(shè)計了一個模糊PID控制器,其最終參數(shù)：KP為比例系數(shù)，KI為積分作用系數(shù), KD為微分作用系數(shù)。應(yīng)用模糊集合理論建立參數(shù)KP、KI、KD與系統(tǒng)誤差e和誤差變化率de之間的關(guān)系，并用模糊控制器根據(jù)不同的e和de在線自整定PID參數(shù)，這是該控制系統(tǒng)設(shè)計的核心。而KP、KI、KD的計算公式分別為：KP=KPS+uKPX；KI=KIS+uKIX;KD=KDS+uKDX。其中，KPS、KIS、KDS為初始整定參數(shù)，KPX、KIX、KDX為修正系數(shù)，u為調(diào)整系數(shù)。所以只需建立系數(shù)u和誤差e和誤差變化率de之間的關(guān)系[3]。

用車身垂直加速度均方根及其變化率為模糊輸入語言變量e和de，系數(shù)u為輸出語言變量。三個變量均模糊劃分為7個模糊子集{NB，NM，NS，NULL，PS，PM，PB}，構(gòu)建一個二維模糊控制器，綜合車身垂直加速度均方根、均方根變化量以及路面擾動輸入的情況，定義兩個輸入變量的基本論域分別是(0，0.6)和(-60，60)，相應(yīng)的模糊論域均為(-3，3)，模糊輸出論域?yàn)?-0.4，0.4)，三個變量的隸屬度函數(shù)均采用三角形函數(shù)。

下面設(shè)計u的模糊控制規(guī)則表。確定控制量變化的原則是：當(dāng)誤差大或小時，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主要出發(fā)點(diǎn)。誤差為正時與誤差為負(fù)時相類似，相應(yīng)的符號都要變化。因此，按模糊控制原理設(shè)計出u的模糊調(diào)整規(guī)則如表1所示。

2.3 軟件設(shè)計和控制算法實(shí)現(xiàn)

單片機(jī)的軟件采用C語言編寫，軟件的整體結(jié)構(gòu)采用模塊化的方式，總流程如圖6所示。主要的子程序有高度數(shù)據(jù)綜合、通信信息處理、控制信號生成等。捕捉檢測主要是對車速檢測中斷子程序、高度檢測中斷子程序、加速度檢測中斷子程序和通信中斷子程序進(jìn)行檢測。輔助開關(guān)輸入檢測主要是對車速、制動、點(diǎn)火、車門狀態(tài)信號的檢測，操作開關(guān)檢測主要是對手動模式下按鍵信號的檢測。剛度的模糊PID控制的子程序如圖7所示。

3 仿真分析

利用MATLAB[4]軟件對控制算法進(jìn)行了仿真，整個系統(tǒng)的采樣時間為0.01s。路面激勵的時域數(shù)學(xué)模型可以用來描述，其中q(t)為路面激勵，a為某一常數(shù)，根據(jù)路面等級選取，v為車速，w(t)為白噪聲。選用B級和C級路面對懸架系統(tǒng)仿真，車速均為50km/h。在MATLAB/SIMULINK中仿真得到路面的激勵[6]，如圖８、圖9所示。

圖10、圖11分別為B級和C級路面50km/h車速條件下，被動懸架、PID控制和模糊PID控制懸架垂直加速度的對比?？梢钥闯?，模糊PID控制懸架與PID控制懸架和被動懸架相比，能有效降低車身垂直加速度。表2和表3為B級和C級路面激勵下的懸架性能對比。從表中可以看出，模糊PID控制懸架的各項(xiàng)性能均優(yōu)于普通PID控制懸架和被動懸架，在B級和C級路面情況下，垂直加速度均方根值分別降低23.4%和17.3%，動行程分別降低1.9%和0.5%，車輪相對動載荷分別降低10%和7.9%，其改善量總體優(yōu)于普通PID控制的改善量。

本文針對YBL6891H型客車，介紹了空氣懸架電子控制單元的電路結(jié)構(gòu)，并用MULTISIM 10對高度傳感器檢測電路進(jìn)行了仿真。采用模糊PID控制算法對空氣懸架進(jìn)行控制，并對1/4懸架模型進(jìn)行了仿真，結(jié)果說明，該算法能有效地降低車身垂直加速度，改善了車輛的行駛平順性和操縱穩(wěn)定性，在B級和C級路面上，模糊PID控制懸架的加速度均方根比被動懸架分別降低了23.4%和17.3%，動行程和車輪相對動載荷均方根也有所改善。實(shí)踐證明，該電子控制懸架系統(tǒng)能滿足系統(tǒng)的整體要求，達(dá)到良好的控制效果。對車身的側(cè)傾角和俯仰角的控制是下一步要做的工作。