[发明专利]一种基于Hammerstein模型的磁流变阻尼器控制系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于Hammerstein模型的磁流变阻尼器控制系统，包括三步法控制器模块、MRD逆模型模块、MRD系统模块。三步法控制器模块包含类稳态控制模块、参考动态前馈控制模块以及误差反馈控制模块。MRD逆模型模块采取BP神经网络进行训练。MRD系统模块采用Hammerstein模型建立，的静态非线性块采用BP神经网络，动态线性块采用传递函数。本发明实现了对MRD有效地跟踪控制，同时基于三步法设计的控制器结构清晰，不仅具有较快的控制响应，还提高了系统对不确定性的鲁棒性，弥补了开环控制无法消除干扰给系统带来误差的不足。

技术领域

本发明涉及汽车控制技术领域，具体涉及一种基于Hammerstein模型的磁流变阻尼器控制系统及方法。

背景技术

悬架是车辆行驶系统不可或缺的组成部分，其性能直接决定车辆乘坐舒适性、操纵稳定性和行驶安全性，所以，车辆对性能优越的悬架系统有着迫切的需求。半主动控制因为兼具主动控制优良的控制效果和被动控制简单易行的优点而具有较大研究价值和应用开发价值，被广泛应用于车辆悬架系统。

近年来，研究人员开发出多种系数可调的阻尼器。其中，以磁流变液为介质的磁流变阻尼器(Magneto-rheological damper,MRD)因具有结构简单、阻尼力连续可调、响应迅速(毫秒级)、出力大、能耗小等优点而成为新一代的半主动控制器，应用前景非常广阔，被广泛应用于各种振动控制领域，包括民用建筑和桥梁、高速列车的悬挂系统、先进的假肢系统、汽车悬挂系统、商用车座椅等。其工作机理为：随着外部激励电流的变化，减振器的导电线圈会产生变化的磁场强度，两个极板间的磁性颗粒也会改变其排列方式，导致磁流变液粘度改变，从而改变减振器的阻尼系数。相比主动悬架，其消耗的能力可以忽略不计，因而在半主动悬架中被大量采用。

尽管MRD以其优良的减振性能，越来越受到振动控制领域的关注，但是对其系统的建模以及控制却存在很大问题。因为磁流变阻尼液的流变特性以及MRD很强的非线性、滞回饱和特性，用一般的数学方程很难描述MRD的动态特性。这种复杂的非线性动力学特性也对MRD控制算法的研究带来了极大难度。

关于MRD建模问题，目前可以分为参数化模型、非参数化模型两种建模方式。参数化模型从物理角度将MRD等效成若干阻尼元件和弹性元件，常见的类型有Bouc-Wen模型、Bingham模型、现象模型等。虽然参数化模型易于实现，但却很难全面地描述MRD的非线性和迟滞行为，在实际应用中，计算需要大量时间，产生较低精度解。非参数化模型则不再考虑物理特性，采取数值拟合或算法进行数据训练，模型准确性依赖实验数据真实性，常见的类型有神经网络模型、多项式模型。非参数化模型具有较强鲁棒性，能较好地预测MRD的动态响应，但建模体系结构和训练方法复杂。如上所述，MRD的参数化模型与非参数化模型各有优缺点，参数化模型适合于阻尼器的设计，而非参数化模型则适合于控制系统的应用。

关于MRD的控制器设计，由于MRD的强非线性、迟滞特性,一直是该研究领域的难点。设计精确、可靠的控制方法使得MRD准确输出预期阻尼力，是保证MRD具有良好减振效果的基础。相比于MRD设计制造领域的迅速发展，其控制领域的研究相对较少，主要集中在开环控制器设计方面。MRD的开环控制通常采用MRD的逆模型作为控制器对MRD进行控制，常常要由期望的阻尼力和活塞相对位移、速度反求控制电流。这种方法控制效果好，响应速度快，但也存在如下不足：

(1)利用参数化模型求解MRD的逆模型，其控制精度非常依赖模型的精确性。但对于参数化模型，精确性与简洁性通常难以同时保证：精确性高的模型往往比较复杂，推导逆模型困难，需要对模型进行简化，而简化后的模型也就丧失了原有模型的精确性，控制器的精度也就难以保证。

(2)采用非参数化模型求解MRD的逆模型，其控制精度依赖数据的真实性，其所具有的非线性特征和学习能力在解决复杂的非线性、不确定系统与逆系统的辨识问题方面有很大潜力。当磁流变液的温度、质量分数等参数发生改变时，网络能够进行相应自我调整，具有较强的自适应能力，所建模型精确度也相对较高，但建模体系结构和训练方法复杂。