第21卷增刊2000年8月
兵工学报
A CTA A RM AM EN TA R II
V o l121Supp l1
A ug1 2000车辆主动悬架技术的现状和发展趋势
王国丽 顾亮 孙逢春
(北京理工大学，北京,100081)
摘要 主动悬架能大幅度改善悬架的性能。本文简要地介绍了车辆主动悬架技术的现状，阐述了最优控制、自适应控制等方法，给出了流量控制和压力控制两种控制方式，并指出了主动悬架的发展方向。
关键词 车辆；主动悬架；综述
中图分类号 TJ81+0.332
车辆行驶时，由路面不平等因素引起振动，影响乘坐舒适性和操纵稳定性，甚至影响行驶速度，损坏车辆的零部件和运载的货物。同时车辆振动也是车内噪声的主要来源。
车辆减振主要是通过使用车辆悬架系统来完成。
设计或优化设计方法选择，一经选定，在车辆行驶过程中就无法进行调节，因而不能适应车辆参数、运行工况等的复杂多变。在某个特定工况下按目标优化出的悬架系统，一旦载荷、车速和路况等发生变化，悬架在新的工况下便不再是最优。
为了克服这个缺陷，国外在50年代就提出了主动悬架的概念[1]。主动悬架采用有源或无源可控元件组成一个闭环或开环的控制系统，根据车辆系统的运动状态和外部输入的变化(路面激励或驾驶员方向盘操作)作出反应，主动地调整和产生所需的控制力，使悬架始终处于最佳减振状态。主动悬架由控制系统和执行机构组成，执行机构为有源液压系统的主动悬架简称全主动悬架，而无源主动悬架则简称半主动悬架。半主动悬架由可调弹簧或可调阻尼器构成，与全主动悬架相比，最大优点是工作几乎不消耗发动机的功率，结构简单，造价较低，因此受到广泛重视[2]。
1 主动悬架系统的控制理论和方法
111 最优控制
由于地面对车辆的激励是一个随机的过程，所以这类研究的理论基础是线性随机最优控制理论，它通过建立系统的状态方程提出控制目标和加权系数，再应用控制理论求解所设目标下的最优控制规律。应用于悬架控制的最优控制方法主要可分为两种：传统的线性最优控制(L inear Op ti m al Con tro l)和最优预测控制(P review Con tro l)。前者是最成熟、应用最广泛的一种控制理论[3]，著名的“天棚阻尼控制”就是最优控制的一个特例[4,5]；根据反馈状态的不同又分为完全状态的最优控制和部分状态的次优控制[6]。
预测控制就是在考虑了车轮处路面激励相关性基础上的最优控制[7]，它利用超声波传感器将车辆前方路面谱特性信息预先传给悬架系统，使参数的调节与实际需求同步。它的基本方法有两类：一是将前轮悬架的状态信息作为后轮悬架的前馈信息；二是测量车辆前轮前方道路的实时状态信息(如高度)，用此信息来控制悬架执行机构的动作。由于超前预测了路面输入，因而系统的性能有较大幅度的提高[8]。一般，预测的距离是一定的，因此预测提前时间取决于车速，这样必然具有时变性。从目前文献来看，预测控制仍以线性时不变系统为对象，而车辆参数的时变性和非线性对系统性能的影响，还未见文献加以研究。
112 自适应控制策略
自适应控制考虑了车辆系统参数的时变性，通过自动检测系统的参数变化来调节控制策略，从而使系统逼近最优性能。该方法主要有自校正控制[9]和模型参考自适应控制(M odel R eference A dap tive Con tr
o l)[10]两类控制策略。其中自适应LQ G方法是一种常用的自校正控制算法,LQ G控制可有效地解决路面激励输入和传感器测量噪声的不确定性,
自适应可克服实际悬架控制系统状态的不确定性[11]，但LQ G控制难以很好地处理一个窄频段内的减振问题，而且在模型摄动情况下不具备鲁棒性。
113 谱范数H∞最优控制策略
H∞最优控制是80年代出现的新理论，是目前解决鲁棒控制问题比较成功且比较完善的理论体系。它的设计原则，是在保证闭环系统各回路稳定的条件下，对系统闭环传递函数的无穷范数进行优化，从而使系统在存在参数变化、建模误差、测量噪声和外界扰动输入的情况下，保证闭环系统的稳定性，并进一步实现系统的鲁棒性能。Pal m eri P S等人[12,13]用谱范数方法对全主动悬架进行了研究，控制器已安装于实车，并获取了有效的实验数据，指出使用H∞控制器可大大缩短控制时间和降低能量消耗。
114 模糊控制和神经网络控制策略
自90年代以来，模糊控制和神经网络控制等非线性控制方法应用到主动悬架的设计中。日本德岛大学的Yo sh i m u ra教授在模糊控制半主动悬架方面做了大量的理论研究，并进行了实车实验，取得了较为理想的结果[14]。A1S1Cherry和R1P1Jones设计了一个用模糊逻辑控制的半主动悬架[15]。
应用模糊控制能减少控制器的存储空间，降低成本；缩短半主动悬架的延时，使控制更加及时，提高悬架系统的可靠性。但这种理论自适应能力差，精度不够高。
日本农业工程大学的M o ran和N agai利用所建的神经网络模型对实际的非线性悬架系统做了系统识别和控制[16]，模拟计算表明神经网络控制与线性反馈控制相比，系统性能提高约10%。但还有一些问题有待深入研究，如训练样本的获取(系统辨识的充分性)、网络模型的具体构造(系统的复杂性，非线性)、学习训练策略(算法收敛速度)等。
采用神经网络、模糊控制等方法所建立的控制规律，应是一套建立在专家系统基础上的规则，规则的建立又有较多的主观性、经验性，这种先验的专家经验必须在对实际系统的全部特性有详细了解的基础上总结经验而得到。这些方法的特点是擅长于处理系统的非线性，它们的优越性只用在与响应的线性控制策略进行比较时才能显示出来。有些研究者将神经网络、模糊控制与实时优化算法结合起来，以便同时处理系统的非线性与参数的时变性，理论研究预言了其优越的性能[17]。
除了以上介绍的控制方法外，见于报道的还有电流变液体[18,19]和滑模控制[20]等方法。2 主动控制悬架系统的类型
目前，主动控制悬架系统主要以高压液体作为能量，根据其控制方式可分为流量控制型和压力控制型两类[21]。
211 流量控制型
图211(a)为L o tu s公司开发的流量型主动控制悬架系统。该系统主要是由三位四通流量阀和双作用油缸等构成。其主要特点是响应速度快，但对硬件要求较高，系统功率消耗大，传感器的需用量也比较大，因而限制了它的进一步推广应用。
212 压力控制型
目前，日本丰田、日产公司的一些高级车上装载的系统属于这一类。它由一个压力控制阀和一个单作用油缸构成，图211(b)，压力控制阀实际上是由一个电液比例压力阀(针阀)和一个机械式压力伺服滑阀构成，而油气缸则是一个具有弹性元件(气体室)和阻尼元件的特殊液压缸。图212所示为上述压力控制型主动悬架系统的示意图
。
图211 主动悬架系统的型式
F ig1211 T ypes of active suspensi on system
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增刊 车辆主动悬架技术的现状和发展趋势
图212 油空压主动悬架系统
F ig1212 O il2gas active suspensi on system
3 主动悬架技术现状
世界各国的汽车行业目前都将主动、半主动悬架列为重要的研究目标之一。早在1982年,L o tu s 公司就研制出有源主动悬架系统[22]，瑞典V o lvo公司在其车上安装了实验性的L o tu s主动悬架系统。丰田汽车公司1986年的Soarer车型采用了能分别对阻尼和刚度进行三级调节的空气悬架[23]。1989年丰田Celica车型上装置了真正意义上的主动油气悬架系统[24]。尼桑公司在90年的Infin ite Q45轿车上也装备了液压主动悬架[25]。此外，保时捷，福特，奔驰等公司均在其高级轿车上装备有各自开发的主动悬架系统。
在军用车辆方面[26]，由于越野和高速行驶的需要，所以使用主动悬架的愿望更为迫切。英国早在70年代，就在“蝎”式轻型坦克上实验了A P液压件公司研制的液力机械主动悬架系统。L o tu s公司与美国陆军坦克自动车司令部(TA COM)和T eledyne 大陆汽车公司(TC M)联合组成小组在1992年10月把一种简化的主动悬架装置安装在H umm er“蜂鸟”轮式车辆上，最大限度地提高了在崎岖不平路面上的行驶速度。
4 主动悬架的发展趋势
虽然主动控制悬架系统已应用于实车，但其市场普及依然存在很大困难，这主要有两个方面的原因：一是成本太高；二是能量消耗过大。因此目前仅限于装载在排量较大的一些高档车型上。为解决上述问题，应着重进行两方面的研究:
(1)对主动悬架、转向、驱动和防抱死等系统进行联合控制[24,27,28]。联合控制涉及到车辆动力学的各个方面和环节，需要对车辆的全部状态和控制目标作总体考虑和最优的权衡策略。而大规模联合控制系统的实现，不仅使系统对传感器、油压源、控制器共同利用，以降低成本和车身质量，还可防止各种控制间的干扰，将使汽车的动态性能得到更大的改善。
(2)由于主动悬架需要消耗发动机的一部分功率，因此如何减少系统的功率消耗，也是一个值得研究的问题。文献[29,30]从理论和实验两个方面研究了可吸收、存储振动能量，并用于悬架控制的新型系统。该系统由能力转换器、能量管理设备、能量储存单元以及控制和测量设备构成。在需要消耗悬架振动能量的时候，将能量储存起来；在需要向系统输入能量时再将其释放到系统中。考虑到车辆节能的重大意义，对悬架系统能量转换及再利用的原理和机构的研究，也将成为今后主动悬架技术的一个重要发展方向。
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A bs tra c t A ctive su spen si on can greatly i m p rove the p erfo r m ance of su spen si on system s 1T h is pa 2
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