吳磊

摘 要：本文對(duì)于汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主要控制技術(shù)進(jìn)行分析。圍繞自動(dòng)化控制理論，以發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)加速度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、自調(diào)整模糊控制、LQR控制等發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)主要控制模型進(jìn)行目標(biāo)分析。通過(guò)在線(xiàn)振動(dòng)實(shí)驗(yàn)等方法驗(yàn)證，對(duì)于汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)研究。期望能夠通過(guò)試驗(yàn)研究，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制效果的提升。

汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)控制技術(shù)，包括主要控制技術(shù)，通過(guò)自動(dòng)化控制、發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)加速度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、自調(diào)整模糊控制、LQR控制等理論的研究，在技術(shù)上的應(yīng)用中得到驗(yàn)證，能夠發(fā)揮各種控制技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，組合應(yīng)用效果更佳。

1、汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)

汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生振動(dòng)往往表現(xiàn)在整機(jī)振動(dòng)或扭轉(zhuǎn)振動(dòng)等方面，發(fā)動(dòng)機(jī)總體振動(dòng)反應(yīng)了發(fā)動(dòng)機(jī)整體的質(zhì)量，因此對(duì)于控制系統(tǒng)中的各項(xiàng)環(huán)節(jié)進(jìn)行技術(shù)的提升，例如運(yùn)用整機(jī)控制方法，采用被動(dòng)控制單一頻率振動(dòng)控制整機(jī)寬屏的振動(dòng)控制等技術(shù)，使得發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)的變化幅度能夠控制在最小，整體提升發(fā)動(dòng)機(jī)的減震效果，以發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)模型建立以及仿真運(yùn)用現(xiàn)代控制理論，采用軟件模型的建立方法，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)這種震動(dòng)進(jìn)行聯(lián)合仿真，采用實(shí)驗(yàn)研究的方法，將發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)環(huán)境進(jìn)行目標(biāo)軟件的聯(lián)合仿真，從而得到關(guān)于系統(tǒng)的可控性穩(wěn)定性以及客觀性等的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)中目標(biāo)軟件環(huán)境包含了放大器傳感器激振器等主動(dòng)控制設(shè)備，建立數(shù)學(xué)模型，采用多種控制算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)、LQR控制自調(diào)整模糊控制等建立了線(xiàn)性二次模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)控制策略的積極探索，能夠充分的將發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)強(qiáng)度加以降低[1]。

2、汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制試驗(yàn)

2.1 建立發(fā)動(dòng)機(jī)主要隔震數(shù)學(xué)模型.這一模型的建立，通過(guò)摸索已經(jīng)能夠得到適當(dāng)?shù)臏p震器布置位置，采用雙層隔振系統(tǒng)進(jìn)行控制策略的實(shí)施，發(fā)動(dòng)機(jī)可以選擇多個(gè)懸置位置，例如對(duì)稱(chēng)在發(fā)動(dòng)機(jī)重心位置上進(jìn)行仿真分析，能夠得到垂直方向的振動(dòng)控制效果，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)雙層隔振系統(tǒng)進(jìn)行模擬，首先要考慮基礎(chǔ)剛性的上下層質(zhì)量，在彈簧和阻尼器的剛度和阻尼的小位移范圍設(shè)置上，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，例如在6000轉(zhuǎn)每分鐘采用二階機(jī)械振動(dòng)的系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程予以展示。

在方程式中設(shè)置了輪胎和懸架的等效阻尼，輪胎懸架的等效剛度，車(chē)身質(zhì)量發(fā)動(dòng)機(jī)垂直振動(dòng)位移，發(fā)動(dòng)機(jī)激勵(lì)，主動(dòng)控制力等等數(shù)值。

應(yīng)用軟件建立發(fā)動(dòng)機(jī)主要隔陣模型，軟件的接口，由工程系統(tǒng)建模來(lái)和仿真，采用圖形化開(kāi)發(fā)的環(huán)境，進(jìn)行聯(lián)合的軟件仿真。在建模過(guò)程中運(yùn)用現(xiàn)代化控制理論進(jìn)行任意終端的狀態(tài)確定輸出量是內(nèi)部狀態(tài)的變化、規(guī)律的組合，對(duì)于任意初始狀態(tài)進(jìn)行任意終端狀態(tài)的控制量的轉(zhuǎn)變，采用可控性狀態(tài)分量的方法，由輸出量測(cè)指令來(lái)確定線(xiàn)性組合的個(gè)狀態(tài)分量。

聯(lián)合仿真分析搭建模型與接口，采用電磁式振動(dòng)器作為振動(dòng)時(shí)受力時(shí)測(cè)量的設(shè)備，對(duì)于車(chē)身振動(dòng)系統(tǒng)模型予以建立，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)自調(diào)整模糊，建立仿真工具箱，繪制仿真頻率圖[2]。

2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，首先進(jìn)行平臺(tái)實(shí)驗(yàn)的布置，硬件環(huán)境上采用筆記本計(jì)算機(jī)和臺(tái)式機(jī)結(jié)合起來(lái)，設(shè)置pc擴(kuò)擴(kuò)展槽，直接將ASS輸入輸出卡插入到目標(biāo)機(jī)主板上，完成輸入輸出功能的設(shè)計(jì)。進(jìn)行采集數(shù)據(jù)的處理，完成控制系統(tǒng)的工作過(guò)程。

軟件環(huán)境上，操作系統(tǒng)所用程序?yàn)镃語(yǔ)言編譯器，采用windows xp作為操作平臺(tái)，設(shè)計(jì)半實(shí)物實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，解決計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)采集卡的接口問(wèn)題，程序?qū)崟r(shí)性的保證問(wèn)題分析模式，以上行程模型的中間描述文件支持多種類(lèi)的I/O設(shè)備采用反卡進(jìn)行驅(qū)動(dòng)程序等設(shè)置，設(shè)計(jì)者可以自己編寫(xiě)驅(qū)動(dòng)程序，也可以利用模塊進(jìn)行編譯[3]。

為了提高程序的運(yùn)行速度，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制模型，將模型描述文件轉(zhuǎn)化為指定目標(biāo)代碼，在解釋性編程語(yǔ)言輸出時(shí)，進(jìn)行模塊圖源代碼版本的設(shè)置。關(guān)于程序?qū)崟r(shí)性的保證問(wèn)題，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中要注意所生成的編碼文件主要作用于模型生成源代碼指導(dǎo)上，進(jìn)行編譯和連接，主要用于用戶(hù)庫(kù)文件主程序的連接上。安裝目標(biāo)程序，編譯器要采用定步長(zhǎng)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行編譯之后，紡織利用BURLD命令完成目標(biāo)連接。在進(jìn)行主動(dòng)振幅的實(shí)施時(shí)，采用雙層隔振裝置形成干擾力源主機(jī)上的實(shí)時(shí)控制模型由加速度傳感器進(jìn)行提取，采用網(wǎng)絡(luò)連接的方式將主機(jī)和目標(biāo)機(jī)進(jìn)行連接，由目標(biāo)機(jī)將信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸給主機(jī)，由控制策略計(jì)算、主動(dòng)控制硬件在環(huán)控制等方法，經(jīng)由目標(biāo)機(jī)把功率放大器作動(dòng)器等完成整體的實(shí)驗(yàn)[4]。

2.3 實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)的主動(dòng)控制應(yīng)用.分析了系統(tǒng)的控制效果，XPC目標(biāo)構(gòu)建了發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)自適應(yīng)實(shí)時(shí)主動(dòng)控制的硬件在環(huán)系統(tǒng)并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)主動(dòng)控制方法，進(jìn)行了實(shí)車(chē)試驗(yàn)驗(yàn)證了控制器的跟蹤性能.試驗(yàn)表明.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)主動(dòng)控制方法可以較好地控制發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng).。 實(shí)驗(yàn)?zāi)懿杉降耐獠考?lì)信號(hào)也證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制策略在降低發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)方面發(fā)揮重大作用，該方法下發(fā)動(dòng)機(jī)得到了主控制力下的加速度信號(hào)，模擬出不同轉(zhuǎn)速下的各種控制車(chē)身加速度功率鞋峰值。

3、結(jié)果討論

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)控制器訓(xùn)練過(guò)程中采用多頻激勵(lì)信號(hào)來(lái)對(duì)激勵(lì)實(shí)驗(yàn)中的控制效果進(jìn)行仿真，發(fā)現(xiàn)常用發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到2500轉(zhuǎn)每分鐘的時(shí)候，可以測(cè)得發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)頻率，通過(guò)主要權(quán)重因素調(diào)整的方式，在小范圍內(nèi)進(jìn)行控制要求的跟蹤。經(jīng)過(guò)掃描驗(yàn)證個(gè)控制的性能，能夠滿(mǎn)足更重要求。

通過(guò)仿真過(guò)程，對(duì)于輸入輸出控制跟蹤控制以及系統(tǒng)資源控制等等。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的效果優(yōu)于其他兩種控制效果。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后調(diào)整最終輸出自動(dòng)控制程序，確定控制器參數(shù)，實(shí)時(shí)的進(jìn)行靈活調(diào)控，可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下的系統(tǒng)資源，配置在硬件條件運(yùn)行要求較高的時(shí)候，LQR控制對(duì)系統(tǒng)要求較低，適應(yīng)能力較差，而且采集到數(shù)據(jù)以后，由于運(yùn)算速度過(guò)快，在建模和狀態(tài)空間的推導(dǎo)上，方法運(yùn)用較為繁重，而模糊控制方法，由于跟蹤能力較差，對(duì)系統(tǒng)資源的硬件條件運(yùn)行上不如仿真靈敏[5]。

通過(guò)自由模型建立以后，實(shí)現(xiàn)了輸入輸出端的控制，但是依然存在技術(shù)瓶頸，需要兩個(gè)MATLAB工具箱才能完成系統(tǒng)資源的運(yùn)行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)多輸入多輸出控制跟蹤性能較好控制效果明顯，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)靈敏的反映在實(shí)時(shí)控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型還能夠影響控制器，提高學(xué)習(xí)性能，在較為復(fù)雜的模型環(huán)境下，能夠?qū)崟r(shí)地調(diào)整控制速度，得到精確的訓(xùn)練樣本，并且根據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的擬合性進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)置。

結(jié)語(yǔ)

建立了發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制模型用于改善發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀況，采用自動(dòng)控制理論，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、LQR控制、自調(diào)整模糊控制策略在內(nèi)的軟硬件條件的設(shè)計(jì)，以發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)加速度作為控制目標(biāo)，利用微機(jī)控制技術(shù)，對(duì)其振動(dòng)進(jìn)行有效的在線(xiàn)控制。各種控制策略的優(yōu)缺點(diǎn)在控制中進(jìn)行了精確的驗(yàn)證，對(duì)于驗(yàn)證控制系統(tǒng)的控制效果和跟蹤性能有很大幫助。

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