模糊控制技术及其主动悬架系统应 用

模糊控制技术及其主动悬架系统应用 摘要：悬架作为现代汽车重要的组成之一，它对汽车平顺性、操纵稳定性、通用性、舒适性及汽车寿命等多种使用性能都有很大的影响，因此设计优良的悬架系统对提高汽车产品的质量有着极其的意义。随着当今汽车速度的提高以及平顺性、操纵稳定性等综合性能高要求，传统常规悬架已不能满足汽车工业的发展.本文根据车辆特性分析简化模型的可行性以及其简化的依据，在此基础上建立基于二自由度的主动悬架模糊控制动力学振动模型，而后利用基于MATLAB的Simulink仿真工具箱建立系统仿真模型，并对悬架系统进行仿真以阶跃函数和模拟路面时间历程为输入对汽车1/4主动悬架模型进行计算机仿真.结果表明：用模糊控制器控制的主动悬架，汽车的舒适性和安全性都得到了明显改善。 关键词：汽车 主动悬架 模糊控制器 计算机仿真 0 引言 现代社会对车辆性能及行驶速度有着越来越高的要求，电液控制理论和计算机技术越来越快的发展，以及传感器、微处理器等电液控制元件越来越精的制造技术，共同催生了汽车主动悬架。所谓汽车主动悬架，即能够根据车辆行驶的路面、工况和载荷等情况来控制自身工作状态，使车辆的整体行驶性能达到最佳的可控悬架系统。主动悬架需要通过采取有效的控制策略来使悬架实现自己所要求达到的性能，因此，控制策略的选择对于可控悬架的性能有很大的影响。 主动悬架是一种由电脑控制的一种新型悬架，具备三个条件：（1）具有能够产生作用力的动力源；（2）执行元件能够传递这种作用力并能连续工作；（3）具有多种传感器并将有关数据集中到微电脑进行运算并决定控制方式。因此，主动悬架汇集了力学和电子学的技术知识，是一种比较复杂的高技术装置。另外，主动悬架具有控制车身运动的功能。当汽车制动或拐弯时的惯性引起弹簧变形时，主动悬架会产生一个与惯力相对抗的力，减少车身位置的变化。 模糊控制理论是由美国专家于1965年提出的，从实现的控制系统来看，它具有易于掌握、输出量连续、可靠性高、能发挥熟练专家操作的良好自动化效果等优点。 随着该理论的不断发展，目前已将神经网络和模糊控制技术相互结合，取长补短，形成一种模糊神经网络技术。由此可以组成一个更接近于人脑的智能信息处理系统，其发展前景十分诱人。由于构成客观世界的万物千变万化、错综复杂，因此在事物属性、万物间的联系和施加于事物上的各种作用因素等均具有模糊性，加上人类对万物的观察与思维都是极其粗略的，存在着许多矛盾，因此模糊概念更适合于人的观察、思维、理解与决策，这也更适合于客观现象和事物的模糊性。 模糊技术作为一门引入注目的应用科学,越来越受到全世界人们的关注,专家们认为它有可能成为21世纪科学发展的一项基础技术.为了确保21世纪的科技竞争力,各国争先恐后地发展模糊技术。 近年来,我国在模糊控制技术的理论和实践两方面都有了长足的发展。国家经贸委于1994年所立的国家重大技术项目"模糊控制技术的开发与应用"中特别包含了一个子项目——模糊控制技术标准化。这个项目，由国家技术监督局标准化司直接承担并负责组织实施。迄今已有两年时间，取得了重大进展。这个子项目的实施必将对我国模糊控制技术的发展产生深远的影响。可以说，模糊控制无所不在，且与人们的生活息息相关。专家认为模糊控制技术高深莫测，它还有很大潜力可挖。未来的某一天,它将会以更使人出乎意料的面目出现在世人的面前。 本毕业设计的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 就是建立汽车悬架力学模型，并运用模糊控制技术对其动态行为的分析与仿真。主要是力学模型的建立，以及在此基础上通过对模型的分析，我们得到系统的振动方程，通过解方程来得出结论，并对主动悬架加以模糊控制。本设计运用模糊控制理论，以汽车车身加速度和速度作为模糊控制器的输入，研究该控制器在汽车主动悬架中的应用效果。 1.MATLAB简介、Simulink简介 1.1MATLAB简介 控制系统的计算机辅助设计技术的发展目前已达到相当高的的水平，同时也出现很多优秀的的计算机应用软件，即有专用FORTAN语言编写的软件包，还有专用的仿真语言，在国际控制界广泛使用的软件就是MATLAB。 MATLAB 名字由MATrix 和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成。那是20 世纪七十年代后期的事：时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler 教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK 和EISPACK 库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN 编写的萌芽状态的MATLAB。经几年的校际流传，在Little 的推动下，由Little、Moler、Steve Bangert 合作，于1984年成立了MathWorks 公司，并把MATLAB 正式推向市场。从这时起，MATLAB 的内核采用C 语言编写，而且除原有的数值计算能力外，还新增了数据图视功能。MATLAB 以商品形式出现后的短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制领域里的封闭式软件包纷纷淘汰，而改在MATLAB 平台上重建。在时间进入20 世纪九十年代的时候，MATLAB 已经成为国际控制界公认的标准计算软件。到九十年代初期，在国际上30 几个数学类科技应用软件中，MATLAB 在数值计算方面独占鳌头，而Mathematica 和Maple 则分居符号计算软件的前两名。Mathcad 因其提供计算、图形、文字处理的统一环境而深受中学生欢迎。MathWorks 公司于1993 年推出了基于Windows 平台的MATLAB4.0。4.x 版在继承和发展其原有的数值计算和图形可视能力的同时，出现了以下几个重要变化：（1）推出了SIMULINK，一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境。（2）推出了符号计算工具包。一个以Maple 为“引擎”的Symbolic Math Toolbox 1.0。此举结束了国际上数值计算、符号计算孰优孰劣的长期争论，促成了两种计算的互补发展新时代。（3）构作了Notebook 。MathWorks 公司瞄准应用范围最广的Word ，运用DDE 和OLE，实现了MATLAB与Word 的无缝连接，从而为专业科技工作者创造了融科学计算、图形可视、文字处理于一体的高水准环境。从1997 年春的5.0 版起，后历经5.1、5.2、5.3、6.0、6.1 等多个版本的不断改进，MATLAB“面向对象”的特点愈加突出，数据类型愈加丰富，操作界面愈加友善。2002 年初夏所推6.5 版的最大特点是：该版本采用了JIT 加速器，从而使MATLAB 朝运算速度与C 程序相比肩的方向前进了一大步。假如说，在上世纪九十年代，新、老一代教科书的区别性标志是“教材是否包含MATLAB内容”，那末进入二十一世纪后，MATLAB 对教材的影响又以崭新的形式出现：新教材正在更彻底地摒弃那些手工计算、计算尺计算、手摇或电动计算机、电子模拟计算机时代建立的“老的但久被当作经典的”表述、分析和计算方法；而逐步地建立以现代计算工具（包括软硬件）为平台的新的表述、分析和计算方法，其中包括采用交互式图形用户界面去完成各种表述、分析和计算目的。 MATLAB语言是一种交互式控制语言，而今已经不仅仅是一个“矩阵实验室”，它已经成为一种具有广泛应用前景的全新的计算机高级语言。MATLAB语言和其他语言的关系仿佛高级语言和汇编语言的关系一样,因为高级语言的执行效率要低于汇编语言，然而其编程效率和可读性、可移植性要远远高于汇编语言。同样MATLAB比其他语言的执行效率要低，而起编程效率、可读性、可移植性要远远高于高级语言，它易于实现C和FORTRAN语言的几乎全部功能，即使不懂C和FORTEAN语言也照样设计出功能强大、界面优美、稳定可靠的高质量程序来，而且开发周期大大缩短。严格意义上，MATLAB并不是一种高级计算机语言，因为他编写的程序不能脱离MATLAB环境而执行，但从功能上来说，MATLAB已具备计算机语言的结构与功能。它提供丰富的Window图形界面设计方法，为广大用户在不失强大功能的前提下设计出友好的图形界面提供便利的工具，MATLAB不仅流行于控制界，在生物医学工程、语音处理、图象信号处理、雷达工程、信号分析、计算机技术等各行各业都有广泛应用。其中特别是图形交互式的模型输入计算机仿真环境Simulink的出现为MATLAB的进一步推广起了积极的作用。本文主要通过MATLAB\Simulink进行动态仿真，对于MATLAB不作过多介绍。 1.2.Simulink简介 Simulink软件使用MATLAB语言建立的一种新型的图形建模工具，他免去了程序代码程序带来的低效和烦琐，即可以用于动力学模拟也适用于时域控制系统的设计；各种功能模块化，可以直接有鼠标拖放模块，建立信号连接，进行建模。它是一个开放的系统，各种成熟的工具箱不断扩展并加入到系统中。它是以模块进行建模，每个子模块的参数可以单独修改，而不影响其他模块运行，从而给系统的扩展带来方便。由于被控对象的模块化、标准化、采用不同的控制模块可以对比不同控制方法的优劣，从中选择最佳的控制算法。 Simulink作为MATLAB的一个附加组件，为用户提供一个建模与仿真的工作平台，也是一种用来实现计算机仿真的软件工具。它采用模块组合的方法来创建动态系统的计算机模型,其特点是快速、准确,对比较复杂的非线性系统效果更加明显.同时还提供图像动画处理方法,以便用户观察系统仿真的整个过程.它使你的计算机变成一个实验室，可以对机械、电子、连续、非连续以及混合的系统，现实存在或不存在的系统进行建模与仿真。 MATLAB\Simulink是实现动态特性建模、仿真于一体的一个集成环境，它使MATLAB的功能得到进一步的扩展。Simulink工具箱的特色在于：①实现可视化建模，在Window视窗里，用户通过简单的鼠标操作就可以建立直观的系统模型，并进行仿真；②实现多工作环境间文件互用和数据交换，并且具有方便、直观和灵活等优点。因此Simulink工具箱是对悬架系统动态特性进行仿真的强有力工具。 随着悬架系统逐渐趋于复杂和对悬架系统要求不断提高，传统的利用微分方程和差分方程建模进行动态特性仿真的方法需要大量编程，工作量大、效率底，并且不能很好的满足仿真需要。MATLAB语言集科学计算、自动控制、信号处理等功能于一体，具有极高的编程效率。同时MATLAB还提供Simulink工具箱，利用该软件可以方便的对悬架系统的动态特性进行仿真。因此本文是在建立数学模型的基础上，运用MATLAB\Simulink进行的动态仿真。Simulink是MATLAB的一个附加组件，为用户提供一个建模与仿真的工作平台，也是一种用来实现计算机仿真的高级软件工具 。 2 主动悬架系统模型的建立 行驶平顺性是汽车的重要实用性能之一，其好坏不仅影响着乘员的舒适性和对货物的安全可靠的运输，而且影响着汽车多种使用性能的发挥和行驶的寿命，它是同类汽车在市场竞争中的一项重要性能指标。因此，有关汽车平顺性的研究工作越来越受到人们的重视。汽车悬架是汽车上的重要组成之一，它对汽车的平顺性、操纵稳定性、通用性、舒适性及汽车寿命等多种使用性能都有很大影响，因此设计优良的悬架系统对提高汽车产品的质量有着极其的意义. 2.1数学模型的建立方法 振动控制系统的设计应先从建立系统的数学模型开始，然后确定系统的设计要求，并对它进行形式化的描述，继而再选择一种或几种设计方法对控制系统进行设计，进一步依附于仿真或模型实验来辨别所设计的控制系统是否符合性能要求。因此，建立系统的数学模型作为整个控制设计的前提条件，它又与控制系统设计方法对控制系统品质的评价模式密切相关。 与其它工程控制系统一样，振动控制系统的数学模型只要是指形式化的模型，简称数学模型。这类模型一般借助于已知的规律（本文借助于动力学原理）推导出来或者通过对系统进行某种动力学试验。然后经过数学拟合及优化或统计处理方法而获得。建立系统数学模型的关键在于提供模型的描述形式及确定其参数。 在振动控制应用领域，目前主要流行三种模型描述形式，即状态空间描述、传递函数描述和权函数描述。按照工程实现中连续控制与离散控制的不同特点，它们又各自分为时间连续型和时间离散型数学描述。 2.2 振动系统的简化 汽车是一个复杂的振动系统，应根据分析的问题进行简化。汽车的简化有多种方法，但根据研究的方便及需要在本文中简化成单质量系统模型。简化的结果如下图：（注：参阅《汽车理论》，进行必要的扩充） 图1车身与车轮二个自由度振动系统 其中： m1 簧下质量（kg） m2 簧载质量（kg） k1 轮胎刚度（kN·m-1） k2 悬架刚度 （kN·m-1） C（t） 减振器的阻力系数（N·s·m-1） q 路面不平度函数 U 作动器 2.3 振动微分方程的获得 上图把车身垂直位移的坐标y的原点取在静力平衡位置。根据牛顿第二定律，得到系统运动的微分方程： m2Z2"+C（Z2'-Z1'）+k1（Z2-Z1）=0 （1） m1Z1"+C（Z1-Z2'）+k1（Z1-Z2）+k2（Z1-q）=0 （2） 设 Y0=Z2 Y1=Z2' Y2=Z1 Y3=Z1' 由(1)(2)式变形可得： m2Y1'+C（Y1-Y3）+K（Y0-Y2）=0 (3) m1Y3'+C（Y3-Y1）+K（Y2-Y0）+K1（Y2-q）=0 (4) 由（3）（4）变形可得 Y0'=Y1 （5） Y1'=-（Y1-Y2）--k1（Y0-Y2）/m2 (6） Y2'=Y3 （7） Y3'=-C(Y3-Y1)+k1(Y2-Y0)-k2(Y2-q)/m1 （8） 2.4 微分方程的求解 2.4.1 式m2Z2"+C（Z2'-Z1'）+k1（Z2-Z1）=0（1）的解析解。 直接求解上式的解析解由高等数学微分方程的求解可知此方程的解由自由振动奇次方程的解之和组成。 若令 ， 则奇次方程为：Z＂+znZ＇+ω02Z=0 ω0为系统圆频率.而阻尼对运动的影响取决于n和ω0的比值ξ。ξ为阻尼比： 汽车悬架的阻尼比ξ的比值通常在0.25左右属于小阻尼,此时方程的解为: 分析此解可知,有阻尼自由振动时,质量m以有阻固有频率 振动,其振幅按 衰减。 以上仅为方程的解析解。在通常的科学计算中，大量的微分方程无法用解析的方法求解，且没有真正的应用价值。特别是随着计算机的迅速发展和广泛的应用，人们越来越认识到科学计算是科学研究的第三种方法，特别是工科类的大学生更应该具备这方面的知识和能力。为适应时代工科大学生的要求，故可对方程（1）进行科学计算。 2.4.2 方程（1）的数值求解 常微分方程是讨论一些典型方程解析解的基本方法。然而，在生产实际和科学研究中遇到的微分方程比较复杂，在很多情况下，都不可能给出方程的解析表达式，又因计算量太大而不实用；有时，即使是一些已经有了求解的基本方法的典型方程，但在实际使用时也是有困难的。 以上情况都说明：用求解析式的基本方法来计算微分方程的数值解往往是不适宜的，基本上是很难办到的。 在实际问题中，对于求解微分方程，一般只要求解在若干上的近似值或者解的便于计算的近似表达式（只要满足规定的精度）即可，就像本课题为了求得最后的振动方程，只要求解若干个点最后连成光滑的曲线即可。 此方程是一个二阶微分方程，可由多种方法对其求数值解，改进的欧拉方法和四阶—龙格库塔法比较合适，又因改进的欧拉方法比较适用于本身不太光滑的曲线，故在本次设计中可选用经典的解法：四阶—龙格库塔法。 2.4.3四阶—龙格库塔法的基本思想 从研究商 开始，由微分方程中值定理 　　　　　　　　　（０<θ<１） 于是微分方程 得到解 此处的 称作 上平均斜率，记作k*。 即： 因此只要对平均斜率k*提供一种算法，由式便相应地得到一种微分方程地数值计算公式。用此观点来研究欧拉公式与改进的欧拉公式，可以发现欧拉公式仅取 一个点的斜率 作为平均斜率k*的近似值，因此精度很低。而改进欧拉公式即是利用了 与 两个点的斜率 与 取算术平均值作为平均斜率k*的近似值： 其中 是通过已知信息yi利用欧拉公式得到的。 　　改进欧拉公式比欧拉公式精度高的原因，也是在于确定平均斜率时多取了一个点的斜率。因此它启发我们，如果设法在［xi，xi＋１］上多预报几个点的斜率值，然后将他们加权平均作为k*的近似值，则有可能构造出更高精度的计算公式，此则是龙格—库塔法的基本思想。 2.4.4　四阶龙格—库塔法编程 化简过后调用Mabtlab语句： [t,y]=ode45(h_fun,tspan,y0,options,p1,p2,.....); 其中： h_hun--------函数句柄，函数以dx为输出，以t,y为输入量； ttspan-------便是积分的起始值和终止值,tspan=[起始值 终止值]； y0-----------初始状态向量； options------可以定义函数运行时的参数，可省略； p1，p2，...--函数的输入参数，可省略。 详细编程见附录一。 3.模糊控制 模糊控制理论从最初的模糊集理论的提出到至今只有短短的20多年，但其发展却极为迅速。历年来在模糊理论与算法，模糊推理，工业控制应用，模糊硬件与系统集成，以及稳定性理论研究等方面均出现了大量具有重大意义的论文。随着自动控制系统被控对象的复杂化，从系统对象所获得的知识信息量相对减少，以及对控制性能要求的日益高度化都在不断地推动着模糊控制理论的发展。 然而，一个模糊控制系统性能的优劣主要取决于模糊控制器的结构，所以采用的模糊控制规则，合成推理方法以及模糊决策的方法等因素。因此，可以说模糊控制器是模糊控制的核心。 3.1 模糊控制器的选择和设计 模糊控制器是模拟人类控制特征的一种语言控制器，其设计主要包括模糊控制器的结构选择、模糊规则的选取、确定模糊控制器模糊化和解模糊方法以及模糊控制器输入和输出变量的论域等。 本文采用二维模糊结构，将车身速度v视为误差，车身加速度a视为误差变化率作为模糊控制器的输入量，输出器为动力装置产生的作用力u 其结构如图所示： a v u 图2 模糊控制器结构图 3.2输入—输出变量模糊子集 本文设计的模糊控制器，其输入输出变量均选择7个模糊语言变量值（又称模糊子集）来描述，即{负大（NL），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM），正大（PL）} 输入变量车身加速度a和车身速度v的模糊子集采用钟形隶属函数，该函数可由下面的通式来表示： （9） 其中ai，bi，ci集合唯一确定了语言变量Li所对应的隶属函数的形状，同时它也组成了模糊控制器的可调整参数序列。借助试错法对控制器的特性进行调整，使其性能达到最优。 模糊控制器的输入变量车身加速度a，车身速度v的隶属函数曲线如图3.2所示: 图3车身加速度，车身速度隶属函数曲线 输出变量控制力变化的各语言变量的参数设 置如表1所示: 表1　控制力变化量Δu的隶属函数参数 NL NM NS Z PS PM PL -6 -4 -2 0 2 4 6 3.3模糊控制规则 模糊控制规则是模糊控制器的一个重要组成部分，由于车身加速度a～和车身速度v～这两个量在控制过程中都是需要减小的，本控制系统的模糊规则用试错法进行调整，得到的模糊控制规则如表2： 表2 模糊控制规则表 a v NL NM NS Z PS PM PL NL PL PL PM PS PS PS Z NM PL PM PS Z PS Z NS NS PM PS Z Z Z NS NM Z PM PS Z Z Z NS NM PS PM PS Z Z Z NS NM PM PS Z NS Z NS NM NL PL Z NS NS NS NM NL NL 在任意时刻t，控制力的变化量Δu的隶属度由下式确定： μ（Δu（t））＝F［μ（a），μ（v）］ （10） 式(10)中F表示定义在规则表中的模糊关系。可以用最大_最小合成推理规则对上表进行运算得到模糊子集 。 3.4模糊控制表 结合本次设计的具体情况及所选取的隶属函数，将上文所提到的模糊控制规则表代入matlab相应的工具箱进行具体数值的拾取，在matlab中，模糊逻辑工具箱中有5个基本工具箱GUI工具用于建立、编辑和观察模糊推理系统（FIS），它们分别是模糊推理系统（FIS）编辑器、隶属度函数编辑器、规则编辑器、规则观察器和曲面观察器： 图4. 模糊推理系统（FIS）编辑器 图5. 隶属度函数编辑器 图6 规则编辑器 图7 规则观察器 图8 曲面观察器 这些GUI工具之间是动态链接的，使用它们中的任意一个对FIS的修改将影响任何其他已打开的GUI中的显示结果。你也可以使用任意一个或所有的GUI打开任意给定的系统。当然除了这5个基本GUI之外，工具箱还包含图形化ANFIS编辑器GUI。可以使用它建立和分析Sugeno-型自适应神经模糊推理系统。此处运用规则观察器可得到如表3所示的模糊控制表。 表3 模糊控制表 a v NL NM NS Z PS PM PL NL 3 3 3 2 0 0 0 NM 3 3 2 1 -1 0 0 NS 3 2 1 0 -1 -1 -2 Z 2 2 1 0 -1 -2 -2 PS 0 1 1 0 -2 -2 -3 PM 0 0 0 0 -2 -3 -3 PL 0 0 0 0 -3 -3 -3 3.5模糊判决 本文应用高度法(Height method)把模糊子集转化成一个精确的输出量Δu，计算式为： （11） μi（Δu）是用最大-最小法计算出的对应于每条控制规则的输出量Δu的隶属度，最后将输出量Δu进行区间变换，得到作用于悬架系统的控制力信号。 4.仿真研究与结果 仿真技术不仅是电子计算机应用的一个重要方面，而且也是近几年来迅速发展的一门新兴科学。而所谓仿真，就是用系统模型结合的或模拟的环境条件进行研究或实验的方法。其目的是力求在实际系统建立之前取得近似的实际结果。通过仿真可以估价系统某一部分的性能；可以估价系统的各个部分或各个分系统之间的相互影响，以及它们对系统整体性能的影响；可以比较各种设计方案，已获得的最佳设计方案。 4.1建立仿真模型 建立仿真模型即可以采用微分方程，利用MATLAB\Smulink就可以建立悬架系统的仿真模型。 在MATLAB的命令窗口下键入Simulink，就可以进入仿真集成环境。Simulink工具箱包含很多模块。比如Sink(输出模块)、Source（输出源模块）、Linear（线性环节模块）、Nonlinear（非线性环节模块）、Connections（连接模块）、Simulink Extras（辅助环节模块），每个模块里面又包含很多模块。根据前面建立的动态物理模型以及推导的数学微分方程，利用MATLAB\Simulink提供的这些模块便可以方便的建立如图所示的动态仿真模型,然后通过输入参数，在模糊控制器中输入通过模糊推理系统（FIS）编辑器编辑出来的文件，就可以从示波器中，分别得到车身位移图，速度图，加速度图。 图9 仿真模型图 4.2悬架系统的动态仿真 仿真模型中变量的取值从工作空间(Workspace)获得，在命令窗口中键入相关仿真参数。对于二自由度被动悬架在命令窗口键入下列语句： m1=33KG; m2=330KG; K1=16000N/M; K2=160000N/M; C=1200N.S/M; 被动悬架仿真结果如下所示： 图10被动悬架汽车车身加速度图 图11 被动悬架汽车车身速度图 图12 被动悬架汽车车身位移图 加入模糊控制后的仿真图如下所示： 图13 主动悬架车身加速度图 图14 主动悬架车身速度图 图15 主动悬架车身位移图 总结：在对主动悬架进行充分研究之后，我们不难发现：主动悬架的设计任务最终可归结为寻求合适的控制算法，使之能够根据汽车的运行工况和路面条件，自动的跟踪调节悬架的刚度和阻尼系数达到最佳状态，以保证悬架具有最佳的平顺性和操纵稳定性。而模糊控制做为主动悬架的控制方法之一，更有着其他控制方法无可比拟的优点，如对路面的适应性更强，具有较好的性能。从所得的结果和性能比较可以看出，采用模糊控制方法的悬架，在两种输入的作用下，不仅很好的改善悬架系统的平顺性，而且在一定程度上也改善系统的行驶安全性，这说明本次设计的模糊控制器控制汽车主动悬架对道路的适应性较强，是一种较为理想的模糊控制器；同时也说明本次设计的仿真软件可以对汽车主动悬架系统进行有效合理的仿真计算，而且也证明了在主动悬架系统中使用模糊控制方法来实现控制过程的可行性。 结论 这次毕业设计工作量较大，经过近三个月紧张有序的思考、查阅资料、计算、编程、仿真等工作，终于有了一点点收获，基本上对主动悬架设计仿真的思路、方法、步骤以及主动悬架未来的发展趋势都有了初步的了解，并完成了系统仿真程序的编写和一篇毕业论文。虽然这次完成的设计，在汽车主动悬架设计中只是一个开始，还有大量的工作没有完成或者暂时没有能力做，但是这次设计使我巩固了已学过的专业知识，学习到许多新知识，增强了独立完成任务的能力，并将给我以后的工作打下了一个良好的基础。 致 谢 通过近三个月的努力，在指导老师宋宇教授的指导下，在同组同学的帮助下，终于完成了此次毕业设计。在这过程中，通过查阅大量的文献资料以及部分外文资料，让我对汽车主动悬架和模糊控制技术都有了进一步的了解。通过应用MATLAB编程和仿真，也让我学会了MATLAB的基本应用。最重要的是，通过此次毕业设计，让我明白了，无论做什么，无论它看起来多么的难，只要你用心去做，一步一步的做，就会有所收获。再次感谢宋宇副教授的悉心指导和同学们的帮助。 参 考 文 献 1. 余志生主编. 汽车理论. 机械工业出版社. 2000. 2.郑阿奇主编. MATLAB实用教程.电子工业出版社.2004 3. 黄忠霖编著.控制系统MATLAB计算及仿真.国防工业出版社.2004. 4. 邱晓林等编著.基于MATLAB的动态模型与系统仿真工具.2003 5. 刘金琨等编著.先进PID控制MATLAB仿真.电子工业出版社.2004 6. 宋晓琳，赵丕云.用于汽车主动悬架的模糊控制器的研究.湖南大学学报.2002.2。 7.陈怀琛等编著.MATLAB及其在理工课程中的应用指南.西安电子科技大学出版社.2004 8.王望予等编著.汽车设计.机械工业出版社.2003 9.陈家瑞等编著.汽车构造.机械工业出版社.2004 10. M .V. C Rao and V.PRAHLAD. A tunable fuzzy logic controller for vehicle active suspension systems [J].Fuzzy Sets and Systems,1997,85:11-21 11. S-J Huang , H-C Chao. Fuzzy logic controller for a vehicle active suspension system. Journal of Automobile Engineering,2000,Vol.214:1-12 12.The MathWorks,Inc.Using Simulink(Simulink 4.1).June 2001 Fuzzy Control Active Suspension System Technology and its Application Abstract:Hyundai Motor suspension as an important component of its car ride comfort, handling and stability, versatility, comfort and vehicle life, and other properties have great impact, good suspension system designed to improve Automotive products have the quality of extremely significance. With the speed of today's cars and ride comfort, handling and stability, such as integrated high-performance requirements of conventional suspension has been unable to meet the auto industry's development. Based on the characteristics of vehicles simplified model of the feasibility and the basis for its simplified, in this Based on established on the basis of freedom of Fuzzy Control Dynamics active suspension vibration model, and then use the Simulink simulation based on MATLAB toolbox establishment of system simulation models, suspension systems and simulation to step function and analog input for the road journey time The car 1 / 4 active suspension model computer simulation results show that: fuzzy controller of the active suspension control, vehicle comfort and safety have been significantly improved. Key word: Vehicle; Active suspension; Fuzzy controller; Simulation 附录一：用龙格库塔法解方程组 取 m1=33; m2=330; C=1200; k1=160000; k2=16000; q=0.1; 程序如下： clc clear close all global m1 m2 c k1 k2 q m1=30; m2=1500; c=980; K=160000; K1=16000; q=1; [t,z]=ode45(@PendulumAbsorber,[0 50],[0 0 0 0]); plot(t,z(:,1),'b'); hold on plot(t,z(:,3),'r'); %函数 function Q=PendulumAbsorber(t,w) global m1 m2 c K K1 q A=-c*(w(2)-w(4))-k1*(w(1)-w(3))-k2*(w(1)-q); B=-c*(w(4)-w(2))-k1*(w(3)-w(1)); x2dot=A/m1; x4dot=B/m2; Q=[w(2);x2dot;w(4);x4dot;]; end 附录二： 加速度图： clc clear close all global m1 m2 c k1 k2 q e m1=33; m2=330; c=1200; k1=16000; k2=160000; q=0.1; [t,z]=ode45(@fun0,[0,5],[0,0,0,0]); x=z(:,3); v=z(:,4); a=-c*(z(:,4)-z(:,2))-k1*(z(:,3)-z(:,1))/m2; plot(t,a,'k'); title('时间-加速度'); xlabel('x'); ylabel('y'); 速度图 clc clear close all global m1 m2 c k1 k2 q e m1=33; m2=330; c=1200; k1=16000; k2=160000; q=0.1; [t,z]=ode45(@fun0,[0,5],[0,0,0,0]); x=z(:,3); v=z(:,4); a=-c*(z(:,4)-z(:,2))-k1*(z(:,3)-z(:,1))/m2; plot(t,v,'k'); title('时间-速度'); xlabel('x'); ylabel('y'); 位移图 clc clear close all global m1 m2 c k1 k2 q e m1=33; m2=330; c=1200; k1=16000; k2=160000; q=0.1; [t,z]=ode45(@fun0,[0,5],[0,0,0,0]); x=z(:,3); v=z(:,4); a=-c*(z(:,4)-z(:,2))-k1*(z(:,3)-z(:,1))/m2; plot(t,x,'k'); title('时间-位移') xlabel('x'); ylabel('y');