基于观测器的半主动悬架天棚控制设计与实现

车辆悬架系统性能的优劣直接影响车辆的乘坐舒适性和操纵安全性。传统的被动悬架 由于其参数固定从根本上造成了两者的矛盾 ，主动悬架虽有较大的响应范围，能取得好的减振效果，但成本高、结构复杂及能耗大而难以推广使用。半主动悬架其减振器的阻尼系数在-定范围内可以调节或者其承载弹簧的刚度是可以改变的，半主动悬架的性能可达到或接近主动悬架的性能。

天棚阻尼控制是半主动悬架的经典算法 ，使用可靠，其需要采集车身的绝对速度及车身与轮胎之间的相对速度，但从目前的技术水平来看，通过直接测量来获得某些状态观测量(如车身的绝对速度)是相当困难的∷服这种困难的途径之-是重构系统的状态 ，并用这个重构的状态来代替系统的真实状态来实现所需的状态反馈 J。

运用 Kalman滤波器进行状态估计，减少实际测量的成本逐渐引起了学者们的广泛关注 J。虽然 Kalman滤波器对速度的估计比较准确，但是在实际使用中，由于受到系统非线性 ，参数变化，以及干扰等因素，状态观测器不-定能保证全局渐近稳定性、收敛性。因此，在 Kalman滤波器的设计的基础上，设计了滑模观测器 ，克服了-般状态观测器的缺点，保证了系统全局渐进稳定性 ，并对两个观测器的效果进行了对比。

1 汽车半主动悬架系统的模型研究相对于被动悬架 ，半主动悬架增加了减振器可控力，两 自由度模型如图 1所示。运动微分方程为：fm ，(Xs- )c ( - )t， 0 。

m -k ( - )-C ( - ).：， (X，u-X )0式中：m -簧载质量；m -非簧载质量 ；- 悬架弹簧刚度；- 轮胎的刚度；基金项目：2010年江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项 目，中国博士后科学基金资助项目(2011M500935)，江苏省高校自然科学研究面上资助项目(11KJB580004)，南京林业大学科技创新基金项 目(X09-106-3)作者简介：李彤(1990-)，女，江苏铜山人，本科，研究方向为汽车半主动悬架、汽车电子及道路信息工程。

· 166· htp：/ZZHD.chinajourna1.net.CB E-mail：ZZHD###chainajouma1.net.cn《机械制造与 自动化》· 电气与自动化 · 李彤，等 ·基于观测器的半主动悬架天棚控制设计与实现图 1 半主动悬架 1/4模型Cs-悬架机械阻尼；- 可控制阻尼力 ；- 地面随机激励位移；- 簧载质量位移；非簧载质量位移。选取状态变量：1 - u ， 2 u- ，X 3 J ，X 4 u选取系统的输出为加速度 ，即： 。 ，Y -X系统的空间状态方程 ：r A Gwiy：CX：D其中，方程中的各系数矩阵如下式所示：AO 0 1 -10 0 0 1- 0 -m s m J m 5k kl c c，m m Ⅱ m u m ⅡC- 。 -m 5 m k k cm m m ，BO01m j1m H 为减振器的控制力，即，d。

，D.G：lm 51m u2 状态观测器的设计与仿真0- 1O02.1 Kalman滤波器的设计系统 的 Kalman滤 波器 就 是 最 优 观 测 器。利 用Kalman滤波器对系统进行最优控制是非常有效的。车辆在道路上行驶，路面的扰动可以看作是滤波白噪声，则可以将路面扰动看作为系统模型噪声，而用传感器测量加速度信号，或多或少的会有-些干扰 ，这些干扰可以看作是量测噪声。采用 Kalman滤波算法求解观测器的增益 ，从而通过观测器进行：状态估计 (观测器原理如图 2所示)，比采用极点配置方法进行状态估计更为合适。

Machine Building 8 Automation，J.n 2013，42(3)：j66～168，174图 2 状态观测器原理图式(1)表达的系统的输出变为 Y。 ，Y：-X ：，其中 ，， ：为测量噪声，则系统的状态方程与量测方程分别为：A 日M (t)y(t)C( )D (t) (t) (2)这里假定W(t)， (t)分别为零均值的-维随机噪声干扰输入和2维随机白噪声过程。W与 (t)两噪声过程均平稳