基于遗传算法优化的驾驶室半主动空气悬置的模糊控制

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半主动空气悬架由于其控制结构简单、可行性高被广泛地应用于商用车上,以获得更好的行驶舒适性。模糊逻辑控制由于其直观易懂具有较好的适应能力,被广泛应用于运动控制领域。但在模糊控制器的设计中,模糊规则的获取和控制器参数的调整都没有系统的方法,主要靠控制专家的经验和设计者的反复试验。因此模糊控制器设计的主要问题是模糊规则和隶属函数的选取与优化,这种多参数调试一般很难达到全局优化的效果。文中将研究以空气弹簧为悬置的重型商用车驾驶室悬置系统。首先通过自行搭建的空气弹簧实验台获得了空气弹簧变形的特性参数,在ADAMS中建立了相应的驾驶室悬置非线性模型与之进行匹配,然后使用MATLAB/simulink搭建模糊控制器模型并且按照中国国家标准GB/T920-2002建立C级路面的路面谱,与ADAMS进行联合仿真。使用遗传算法优化模糊控制器中的规则集并进行再仿真。经对比可知,优化后的模糊控制器对应于不同的路面状况,能更好地进行适应性的调节,使悬置系统能更有效的隔振,提高了乘坐舒适性。 Semi-active air suspension due to its simple control structure, high feasibility is widely used in commercial vehicles, in order to obtain better driving comfort. Fuzzy logic control is widely used in the field of motion control due to its intuitive adaptability. However, in the design of fuzzy controller, there are no systematic methods for obtaining fuzzy rules and adjusting controller parameters, which mainly depends on the experience of control experts and designers’ repeated experiments. Therefore, the main problem of fuzzy controller design is the selection and optimization of fuzzy rules and membership functions. Such multi-parameter debugging is generally difficult to achieve the effect of global optimization. The paper will study the suspension system of heavy duty commercial vehicle cab suspension with air spring. Firstly, the parameters of the air spring deformation were obtained through the self-built air spring test bench, the corresponding cab suspension nonlinear model was established in ADAMS, and then the fuzzy controller model was built by using MATLAB / simulink and according to China The national standard GB / T920-2002 establishes the C-pavement pavement spectrum, and carries on the joint simulation with ADAMS. The genetic algorithm is used to optimize the rule set in fuzzy controller and re-simulate it. It can be seen from the comparison that the optimized fuzzy controller corresponds to different road conditions and can better adjust the adaptability so that the suspension system can more effectively isolate vibration and improve ride comfort.
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