半主动、主动悬架滑模控制综述

基于滑模控制的汽车主动、半主动悬架控制方法的研究现状(关键词：slidingmodecontrol,active\semi-activesuspension)1、滑模控制(SlidingModeControl)简介滑模控制是变结构控制系统的一种控制策略。滑模控制以实现简单，且对外界干扰和系统匹配不确定性有着完全的鲁棒性和自适应性。滑模控制变结构策略与常规的控制根本区别在于控制的不连续性，即一种是系统“结构”随时间变化的开关特性下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率的上下运动，即所谓的“滑模动态”或“滑模”运动。这种滑模动态是可设计的，且与系统的参数及扰动无关。这样，处于滑模运动的系统就有很好的鲁棒性。2、滑模控制的优缺点滑模控制主要具有以下主要优点[1-2]：（1）一旦系统相应点达到切换面后，系统运行方式指决定于切换面的方程，与系统原来的参数无关。及时系统的参数有较大的变化，只要切换面是可达的，则都可以实现滑模变结构控制。（2）可以实现对任一连续变化的输入信号的跟踪。（3）对外界干扰有较强的鲁棒性。（4）滑模变结构控制响应快。（5）滑模变结构控制算法简单，易于工程实现。虽然滑模结构有诸多优点，但也存在一些不足之处，主要如下[1-2][3]：（1）为实现滑模控制要取得系统的全部状态变量，这在许多情况下是很困难的，尤其对于高阶系统，要取得高阶微分实际上是做不到的。（2）在实际滑模变结构的控制系统中，由于开关器件的时滞及惯性等因素的影响，系统的状态到达滑模面后，不是保持在滑模面上作滑动运动，而是在滑模面附近作来回穿越运动，甚至产生极限环振荡，这种现象就是滑模变结构控制系统所固有的“抖振”现象。（3）滑模控制还存在需知不确定参数上下界等问题。3、基于滑模控制的其它控制策略由于常规的滑模控制具有上述缺点，为克服上述缺点，出现了其它控制模式与滑模控制的有效结合，极大提高了控制效能，例如模糊滑模控制（FuzzySlidingModecontrol）,自适应模糊滑模控制（AdaptiveFuzzySlidingModecontrol）,基于模糊神经网络的滑模控制（SMCbasedonfuzzyneutralnetworks）等控制策略[4]。模糊滑模控制在处理复杂、模糊、非线性及时变系统显示出其优越性。关于模糊滑模控制及其衍生控制的介绍可参见文献[5].4、基于滑模控制的汽车主动、半主动悬架控制方法的研究现状文献[6]利用近似理想的开关阻尼（on-offdamping）天棚(skyhook)系统作为参考模型设计了一种参考模型滑模控制(ModelReferenceSlidingModeControl)并用于1/4车辆模型的半主动悬架控制。该控制器让plant(这词我不会翻译，暂时也没有查到)sprungmass跟踪参考模型簧载质量的运动，迫使跟踪误差在渐进稳定滑动模态中的plant和参考模型状态之间进行动态变化。此外，控制器不需要路面输入信号的测量，只需要两个加速度传感器。文中采用指数逼近法则来提高滑模动态品质，同时用饱和函数代替符号函数来降低“抖振”现象。文献研究表明，该控制器相对于传统天棚控制和被动悬架，能有效提高汽车乘坐舒适性。文献[7]通过T-S模糊方法(T-Sfuzzyapproach)研究了针对非线性主动悬架系统的自适应滑模控制(AdaptiveSlidingModeControl)的设计问题。作者利用T-S模糊模型(T-Sfuzzymodel)解决了由于簧载和非簧载质量变化所引起的不确定性并设计了用于处理非线性作动器动态特性的滑模控制器。通过对1/2车辆模型的研究仿真表明，该控制器能有效改善悬架的动态性能。文献[8]介绍了一种用于四自由度的1/2车辆模型的主动悬架控制的鲁棒模糊滑模控制器(RobustFuzzySliding-modeController)。作者首先提出一种无“抖振”滑模控制器，然后与模糊逻辑单元(FuzzyLogicUnit)进行集成优化。文献研究了该控制器在控制车身位移、俯仰运动、垂向运动以及作动器能量消耗等方面的性能。文献[9]提出并设计了一种不同于模糊滑模控制(FSMC)和传统模糊控制（TraditionalFuzzyControl）的加强型模糊滑模控制（EnhancedFSMC）。这种加强型模糊滑模控制器(EFSMC)包含了一个辅助滑模控制器，该辅助控制器利用簧载质量加速度而不是簧载质量位置作为控制器设计的变量。通过对1/4车辆模型的液压主动悬架试验，该加强型模糊滑模控制对车辆操作性能和舒适性能均有较好的改善。由于自组织模糊控制器（Self-organizationFuzzyController，参见文献[10]）需要精确选择控制器的参数来保证控制器的稳定性，这给控制器的设计带来一定的困难。为解决上述问题，文献[11]提出并设计了一种加强型自适应自组织模糊滑模控制器（EnhancedAdaptiveSelf-organizationFuzzySlidingController）用于主动悬架系统的控制。该控制器采用滑移面及其微分作为自组织模糊控制器中模糊逻辑控制器的输入变量，并通过模糊运算产生可控输出。该控制器采用自适应法则来提高系统的稳定性。同时，系统稳定性可用李雅普诺夫稳定法则来判断。通过对1/4车辆模型液压主动悬架的试验验证，该控制器能有效控制主动悬架性能。文献[12]提出并设计一种用于半主动悬架控制的主动跟随模糊输出反馈滑模控制（ActiveFollowingFuzzyOutputFeedbackSlidingModeControl）。这种控制器不仅从targetactivecontrollaw(不会翻译)中提取出半主动控制法则，而且跟随targetactivecontrolmodel。文献[13]针对空气弹簧主动悬架的非线性化、依赖预载的弹簧力及参数不确定性等问题，提出并设计了一种模糊自适应滑模控制器（FuzzyAdaptiveSlidingModeController）。带有优化状态反馈控制的线性悬架模型作为参考模型。滑模控制器用来跟踪参考模型的状态。模糊自适应系统用来处理空气悬架系统的非线性和不确定性。通过对1/4车辆模型进行仿真，结果表明AFFOFSMC能有效改善汽车的舒适性和操作性。5、参考文献[1]王丰尧.滑模变结构控制[M].北京：机械工业出版社，1998.[2]冯纯伯，费树岷.非线性控制系统分析与设计（第2版）[M].北京：电子工业出版社.[3]VadimIUtkin,SergeyV.Drakunov,Robotpathobstacleavoidancecontrolviaslidingmodeapproach[J].IEEE/RSJInternationalWorkshoponIntelligentRobotsandSystemsIROS'91.1287-1290.[4]傅春，谢剑英.模糊滑模控制研究综述.信息与控制[J],vol.30,no.5,p.434-440,Oct.2001.[5]WangYu-Hsien,Shih,Ming-Chang,EffectofaNewHybridControllerunderRandomRoadExcitationforSemi-activeSuspensionSystem,VehicleSystemDynamics(没搜到)[6]YaoJia-Ling,ShiWen-Ku,ZhengJia-QiangandZhouHong-Ping,Developmentofaslidingmodecontrollerforsemi-activevehiclesuspensions,JournalofVibrationandControl,vol.19,no.8,p.1152-1160,June.2013.[7]Li,Hongyi,Yu,Jinyong,Hilton,Chris,LiuandHonghai,Adaptivesliding-modecontrolfornonlinearactivesuspensionvehiclesystemsusingT-Sfuzzyapproach,IEEETransactionsonIndustrialElectronics,vol.60,no.8,p.3328-3338,2013.[8]Yagiz,Nurkan,Hacioglu,Yuksel,TaskinandYener,Fuzzysliding-modecontrolofactivesuspensions,IEEETransactionsonIndustrialElectronics,vol.55,no.11,p.3883-3890,2008.[9]LinJeen,LianRuey-Jing,HuangChung-NengandSieWun-Tong,Enhancedfuzzyslidingmodecontrollerforactivesuspensionsystems,Mechatronics,vol.19,no.7,p.1178-1190,October.2009.[10]LianRuey-Jing,LinBai-Fu,SieWun-Tong,Self-organizingfuzzycontrolofactivesuspensionsystems,InternationalJournalofSystemsScience,vol.36,no.3,p.119-135,Febrary20,2005.[11]LianRuey-Jing,Enhancedadaptiveself-organizingfuzzysliding-modecontrollerforactivesuspensionsystems,IEEETransactionsonIndustrialElectronics,vol.60,no.3,p.958-968,2013.[12]LiuH.,NonamiK.,HagiwaraT.,Activefollowingfuzzyoutputfeedbackslidingmodecontrolofreal-vehiclesemi-activesuspensions,JournalofSoundandVibration,vol.314,no.1-2,p.39-52,July8.2008.[13]BaoW.-N.,ChenL.-P.,ZhangY.-Q.andZhaoY.-S.,Fuzzyadaptiveslidingmodecontrollerforanairspringactivesuspension,InternationalJournalofAutomotiveTechnology,vol.13,no.7,p.1057-1065,2012.