题目：汽车主动悬架及控制方法

题目：汽车主动悬架及控制方法的研究姓名：葛金龙指导老师：周长峰第一章节：汽车悬架基本概述

1汽车悬架的定义及作用汽车悬架是指汽车的悬架与车桥或车轮之间的一切连接装置的总称，其作用是传递作用在车轮和车架之间的力和力矩，缓和汽车在行驶的过程当中的由于路面不平引起并传递给车架或车身的冲击力，衰减由此引起的震动，以保证汽车能够平顺行驶，保证乘员的乘坐舒适性并保证货物的完好。汽车悬架的性能要求（1）保证汽车有良好的行驶平顺性。（2）有合适的减震性能。（3）保证汽车有良好的操纵稳定性。（4）汽车制动和加速时能够保证车身稳定，减少车身纵向倾斜（“点头”或“后仰”）的可能性。（5）能够可靠地传递车身和车轮之间的一切力和力矩，零部件足够轻并有一定的强度和寿命，保证轮胎的正行和减少轮胎磨损的能力。车辆悬架的组成典型的悬架系统结构由弹簧，减震器，导向机构及稳定杆等组成，个别机构中还有缓冲块。（1）弹簧悬架弹簧的软硬对车辆行驶的安全性和乘坐舒适性有重要的影响。现在的弹簧系统均以钢板弹簧，螺旋弹簧，扭杆弹簧或空气弹簧中的之一为基础。（2）减震器减震器也称为缓冲器，它通过一种称为阻尼的过程来控制不希望发生的弹簧运动。减震器通过悬架运动的能量转换为可通过液压油散热的热能，来降低和减少车辆的振动。按不同的结构，工作介质和作用方式等，减震器有不同的分类。（3）稳定杆稳定杆也叫横向稳定杆或防侧滑杆，它是汽车悬架系统的一部分，稳定杆是一个横跨整个车轴的金属杆，它连接到前方的车架上，但要用衬套链接以便使其可以旋转，两臂连接到两侧的前悬架梁上，将悬架的两侧有效的连接在一起。车辆悬架的类型根据汽车导向机构的不同，汽车悬架可以分为独立悬架和非独立悬架。根据阻尼和刚度是否根据行驶条件的改变而改变，悬架系统又可以分为主动悬架，半主动悬架和被动悬架。而半主动悬架又可以分为有级式半主动悬架和无级式半主动悬架两类。悬架分类示意图悬架系统非独立悬架系统独立悬架系统悬架系统被动悬架半主动悬架主动悬架有级式半主动悬架无级式半主动悬架（1）被动悬架被动悬架,由弹性元件和不可变参数的减振器组成,只能在特定工况下达到最优,缺少对变载荷、变车速、不可预测路况的适应性。缺点：被动悬架是传统的机械结构，由弹簧、减震器和导向机构组成。被动悬架的刚度和阻尼系数均不可调，只能在特定的工况下达到最优减振效果，存在明显的共振峰，难以同时获得良好的乘坐舒适性和操纵稳定性，缺乏灵活性。优点：结构简单、设计容易和制造方便，且无须额外的能量输入，目前在中低档轿车上应用最为广泛（2）半主动悬架基本原理：用可调刚度弹簧或可调阻尼的减震器组成悬架，并根据弹簧载质量度加速度响应等反馈信号，按照一定的规律调节弹簧的刚度或减震器的阻尼，从而达到较好的减震效果。作用：半主动悬架由无源但可控制的阻尼元件组成，在车辆悬架中，弹性元件除了吸收和存储能量外，还得承受车身载荷和重量。

（2）半主动悬架分类：半主动悬架分为刚度可调和阻尼可调两大类。阻尼可调半主动悬架又可以分为有级可调半主动悬架和连续可调半主动悬架应用：半主动悬架结构简单，成本低，在工作时几乎不消耗车辆动力，又能获得与主动悬架相近的性能，因而具有巨大的发展潜力，故应用较广（3）主动悬架1.定义及作用：主动悬架由在悬架系统中采用有源或无源可控制的元件组成。它是一个闭环控制系统，根据车辆悬架的运动状态和路面状况，由中央控制单元ECU实时进行运算，而后ECU马上对减震器发出命令,主动做出反应,控制车辆悬架参数,使悬架始终处于最优减震状态,并抑制和控制车身震动,当汽车震动和转弯时的惯性引起弹簧变形时,主动悬架系统会产生一个与惯性力相对抗的力,减少车身位置的变化.主动悬架示意图

主动悬架所具备的条件

（1）具有能够产生作用力的作用源.（2）执行元件能够传递这个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型计算机中运算并决定控制方式主动悬架的模型在图中，为簧上质量；为簧下质量；为悬架阻尼；为轮胎刚度；、和分别表示以静态平衡点为参考位置的簧上质量、簧下质量和路面激励的垂直位移。主动悬架的优点（1）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备,例如法国桑蒂雅车装备了主动悬架系统,该悬架系统的中枢是一个微型计算机,5种传感器分别向微型计算机传送速度,前轮制动压力,踏动油门踏板的速度,车身垂直方向的振幅及频率,转向盘角度及转向速度等数据,微型计算机不断的接受数据并与预先设定的临界值比较,选择相应的悬架系统状态.同时,微型计算机独立控制每一只车轮上的执行元件,通过控制减震器内的油压的变化而产生抽动,从而能在任何时候,任何车辆上产生符合要求的悬架系统运动.因此,该悬架系统有多重驾驶模式,驾车者只要扣动位于副仪表盘上的“正常”或“运动”按钮，轿车就会自动设置在最佳的悬架系统状态，以求最好的舒适性能。（2）主动悬架还有控制车身运动的功能，当汽车制动或转弯时的惯性引起弹簧变形时，主动悬架系统会产一个力与惯性力对抗，减少车身位置的变化，例如德国奔驰2000款C1型跑车，当车辆转弯时悬架系统传感器会立即检测出车身的倾斜和横向加速度，微型计算机根据传感器的消息，与预先设定的临界值进行比较，立即确定在什么位置上以多大的负载加到悬架系统上，使车身的倾斜减到最小。主动悬架的控制功能（1）车速路面感应控制车速路面感应控制主要随着车速和路面的变化改变悬架的刚度和阻尼，使之处于“软”或运动模式。每种模式按照刚度和阻尼的大小依次有低，中，高3种状态。在“软”模式中，悬架经常处于低刚度和低阻尼的低状态，在运动模式中，悬架经常保持在中状态。按照两种不同的控制方式，悬架由微型计算机控制在3种状态之间，根据车速和路面的变化情况自动地调整悬架高度和阻尼系数，使车身的振动可能达到的最佳值。车速路面感应控制的3种控制功能1）高速感应控制能力当车速大于110KM/H时，微机根据车速传感器信号，经过分析后发出指令改变悬架的刚度和阻尼。如果驾驶员选择的模式是“软”模式，则悬架的刚度和阻尼自动地从低状态进入中状态；如果选择的是运动状态，则悬架仍然稳定在中状态保持不变，以提高车辆高速行驶时的操纵稳定性。当车速降低后，悬架又回到软模式的经常保持状态。车速路面感应控制的3种控制功能2）前后车轮关联感应控制车速在30-80KM/H时，如果前轮遇到障碍时，安装在汽车前部的车身高度传感器将脉冲信号送给微机，微机经过分析后发出命令，令悬架改变刚度，阻尼等参数。如果驾驶员选择的是“软”模式，则后轮的悬架保持在低状态；如果选择的是运动状态，则后轮悬架从中状态进入低状态，从而提高汽车的乘坐舒适性。当后轮越过障碍后，悬架又回到选定模式经常保持的状态。但是当车速很高时，如果悬架太软则车轮遇到冲击时，汽车容易丧失操纵稳定性，所以当车速超过80KM/H时，无论选择何种模式，悬架参数都应该保持在中状态不变。车速路面感应控制的3种控制功能3）坏路面感应控制能力汽车以40-100KM/H速度突然驶上坏路面时，车身高度传感器会立即给出周期小于0.5秒的车高变化信号。微机分析车速传感器和车高传感器的信号后发出指令，如果驾驶员选择的是“软”模式，则悬架从低状态进入中状态；如果选择的是运动模式，则悬架保持中状态。当车速以100KM/H以上的速度行驶在坏路面上时，如果选择的是运动模式，则悬架从中状态进入高状态。车身姿态控制的3种控制功能

1）抑制转向时车身侧倾在急转向情况下，应增加悬架的刚度和阻尼，以减少车身的侧倾。当驾驶员突然打转向盘时，安装在转向盘上的转向传感器把检测到的转向盘转角机器速度变化传给微机，微机对悬架发出指令，通过执行元件使悬架刚度和减振器的阻尼力转换到高状态。如果悬架处于“软”模式，则从中状态或低状态直接进入高状态。如果悬架处于运动模式，则从中状态进入高状态。车身姿态控制的3种控制功能

2）抑制制动时车身点头在紧急制动时，应增加悬架的刚度和阻尼，以减少车身的点头。在车速高于60KM/H是的情况下突然踏制动踏板时，车速传感器发出相应的车速信号和制动开关发出的阶跃信号同时传给微机，微机向悬架发出命令。如果此时悬架处于“软”模式下则从低状态直接进入高状态；若悬架处于运动模式，则从低状态进入高状态，以抑制车身前部的俯仰。车身姿态控制的3种控制功能

3）抑制起步时车身俯仰当突然起步或从低速情况下突然加速时，应增加悬架的刚度和阻尼，以抑制车身的俯仰。在车速低于20KM/H时突然加速。加速度大时，节气门开度传感器的信号和相应的车速信号传给微机，微机向悬架发出指令。此时如果悬架处于“软”状态，则从低状态进入高状态。如果这时处于运动模式，则从低状态进入高状态。车身高度控制车身高度控制分为常规和高两种控制方式，每种控制方式中按车身的高度从高到低的顺序分为低、中、高3种状态。在常规模式中，车身高度经常处于中状态，而在高模式中，车身高度又经常处于高状态。在通常情况下，车身高度不受乘员人数和装载质量的变化影响，由微机控制在保持在所选模式的经常状态高度。在高速行驶或连续坏路面行驶时，车身高度根据所选择的不同模式，由微机控制在低、中、高3种状态之间自行调节。使汽车经常处于稳定行驶状态。这种控制包括高速感应控制和连续坏路面行驶控制两种控制功能。主动悬架研究与发展状况

1）主动悬架的研究现状主动悬架的研究也是集中在主动悬架的可靠性和执行器上，同时，还必须对悬架系统最佳参数控制及理论进行研究。

(1)可靠性研究主动悬架采用了大量的传感器，单片机，输入输出电路和各种接口，由于原件比较多，降低了悬架的可靠性，所以，加大元件的集成度，增加可靠性，降低成本，是主动悬架研究不可逾越的一个阶段。主动悬架研究与发展状况

(2)执行器研究执行器的研究主要是用电动器件代替液压器件。电器动力系统中的直线伺服电机和永磁直流直线伺服电机具有较多的优点，今后将取代液压执行元件。运用电磁蓄能原理，结合参数估计自校正控制器，可望设计出高性能的电磁蓄能式自适应主动悬架，使主动悬架由理论研究转换为实际运用。主动悬架研究与发展状况

(3)悬架系统控制理论研究主动悬架需要对悬架参数进行检测，所采用的许多控制方法由天棚阻尼控制，PID控制，最优控制，自适应控制，神经网络控制，滑膜变结构控制，模糊控制，预测控制等，因此，必须根据车架类型，悬架结构，减震器的类型，对控制方法和控制理论进行研究，选择最佳控制策略和控制方法。主动悬架发展状况随着电子技术的发展，目前研制开发的新型主动悬架有可变特性手动控制悬架，电控主动控制液压悬架，电控主动空气悬架，ABC主动车身控制悬架系统，BOSE新型主动悬架系统等几种。

1)可变特性手动控制悬架可变特性手动控制悬架是根据车辆运行条件和路况，以手动控制悬架特性。手动开关可以选择以下两种档位。（1）STOP档位，刚性好，相当于高级跑车的悬架特性。（2）TOURING档位，柔性好，相当于高级旅行车的悬架特性。主动悬架发展状况

2）ABC主动车身控制悬架系统

ABC（ACTIVEBODYCONTROL）主动车身控制悬架系统是比较先进的主动悬架的代表。它是通过感应微型的车轮及车身的动作，在任何大的车身振动之前，及时对悬架系统进行调整，保持车身的平衡，简称主动式车身控制悬架系统，即ABC,该系统能很好的适应各种路面，在异常崎岖不平的路面，车辆也能保持优良的操作性，舒适性及方向稳定性。主动悬架发展状况

3）BOSE新型主动悬架系统

BOSE新型主动悬架系统在每个车轮处使用一个线性电磁电机(LEM)取代了传统的减震器和弹簧装置。放大器以随着系统的每次压缩重新产生动力的方式向电机提供动力。这种电机的优点是不受传统液压式减震器固有惯性限制。因此，LEM能够以更快的速度伸缩，从而几乎完全消除了车厢的振动。车轮运动可以控制的如此之好，以至于不管车轮发生什么情况车身都能保持平稳，LEM还可以抵消车轮加速，制动和转弯是车身的运动，为驾驶员提供更美妙的操控体验。主动悬架发展状况

4)电控主动控制液压悬架电控主动控制液压悬架的最大特点在于可手动调节悬架高度，并能自动调节减震器的刚度和阻尼。电控主动控制液压悬架以液压球代替了传统的螺旋弹簧，并且通过液压球实现了人工控制车身高度，无论车辆装了多少人或行李，行驶过程中车身高度始终保持不变。电控主动控制液压悬架提高了ECU控制单元的计算速度，并且还提供舒适和运动两种模式供选择。电控主动控制液压悬架包括一个电子液压集成模块（包括ECU中央控制单元，电磁液压分配阀，液压泵和一个电动机）,新型球状液压承重部件，前后减震器调压装置，储液缸，简化液压网和车内显示屏。其中，电子液压集成模块是整个系统的核心，它的作用是采集车速信号，减震器振动频率等数据信息来决定液压球是增高还是降低车身。而遍及全车的多个横向，纵向加速度和横摆陀螺仪传感器，检测着车身的跳动，高度，倾斜状态和加速度，然后这些信号传输到ECU控制单元，根据预先设定的程序来控制液压制动器里的油缸是增压还是泄压，以保持合适的减震器阻尼和足够的支撑力。第二章节：主动悬架控制及策略主动悬架控制理论涉及控制理论的各个领域，其中包括模糊控制、神经网络控制、PID控制、自适应控制、遗传算法控制、最优控制、滑模控制及复合控制等。控制策略的选择对于主动悬架的性能有重大影响，选择合适的控制车辆应用于控制律，才能更好地改善悬架性能。主动悬架控制及策略悬架控制策略模糊控制神经网络控制PID控制自适应控制遗传算法控制最优控制滑模控制复合控制1.模糊控制模糊控制是一种基于规则的、可以用模糊语言来表达的算法，它可以允许被控对象没有精确的数学模型，可以充分利用专家经验，并且可以处理系统参数不确定性的问题。基于模糊控制具有上述优势，近年来被广泛的应用于主动悬架的控制中来。由于模糊控制系统不需要建立精确的数学模型，可避免系统因系统建模误差带来的影响，从而取得较好的控制效果。另外，利用模糊控制可以利用较少的状态量作为反馈控制信号，因此，可减少传感器的数量，降低成本，主动悬架模糊控制系统简图模糊量化模糊数量化反模糊量化悬架系统

模糊控制模糊控制方法在主动悬架控制系统中的应用效果比常规方法有效，但模糊控制器的稳定性只能通过一些模拟过程测试，判定其稳定的标准还不存在；控制器只适应于一定的汽车参数，改变轮胎性能会使控制结果明显变坏；路面性质对控制效果影响不大。因此，模糊控制方法在主动悬架控制应用中从理论上无法判别，只能通过系统实测才能确定。由于主动悬架模糊控制器的参数大多数是通过实践经验确定的，因而在实际控制过程中并不能使悬架性能达到最优。2.自适应控制自适应控制系统不是普通的反馈控制系统，它处理的是具有“不确定性”的系统，即自适应控制是针对具有不确定性的系统设计的。这种不确定性可以来自系统内部也可以来自系统外部。既可以是关于系统特性（结构和参数）的不定性，也可以是(干扰)环境条件的变化引起的，既可以是有规律的，也可以是随机的。自适应控制方法可以自动检测系统的参数变化，从而时刻保持系统的性能指标最优。自适应控制自适应控制方法应用于汽车悬架系统有自校正在线控制与控制器整定控制相结合的控制方法；模型参考自适应控制是在外界激励条件和车辆自身参数状态发生变化时，被控车辆的振动输出仍然能所选定的理想参考模型。采用自适应控制的悬架阻尼减震器系统能改善车辆的行驶特性，在德国大众公司所生产的底盘上得到了应用。但是，采用自适应控制的振动悬架比采用常规反馈控制的主动悬架要复杂的多，成本也高很多，因此只是在采用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用。主动悬架阻尼自适应控制系统框图路面随机输入簧上质量簧下质量自适应控制器可控减震器3.神经网络控制人工神经网络是使用大量简单相连的人工神经元来模拟人类大脑的以一阶段性的并行分布计算系统。可以通过计算机线路或计算机程序来实现，其理论来源于上世纪50年代，神经网络可以反映人类大脑的若干基本特性，作为一种并行分布式策略系统，可以逼近任意非线性函数，具有自动知识获取、联想记忆、自适应性、良好的错容性和分布能力。因此，在主动悬架建模控制系统中得到了广泛应用。神经网络是一个由大量处理单元所组成的高度并行的非线性动力系统，其特点是可学习性和并行性，故在汽车悬架振动控制中广泛的应用前景。但神经网络不适应于表达基于规则的知识，不能利用已有查表法变参数PID控制的专家经验知识，需要较长的训练时间，因此神经网络必须与其它控制方法相结合构成符合控制模式，才能有更大的实际应用。某主动悬架系统的神经网络自适应控制系统简图神经网络1控制器神经网络2悬架系统3.神经网络控制在如上图所示的主动悬架神经网络自适应控制系统中，有两个子神经网络，其中，神经网络1应用对汽车主动悬架系统进行在线辨识。在对悬架进行在线辨识的基础上，应用具有控制作用的神经网络2，通过对控制网络的权系数在线调整，控制器经过学习，对悬架系统进行在线控制，使得悬架系统输出逐渐接近于期望值。具有神经网络自适应的主动悬架系统能很好的减小汽车振动，提高车辆行驶平顺性和稳定性。4.PID控制以经典控制理论为基础的PID控制，不需要立即被控对象的数学模型，只需要根据经验对调节器参数进行在线调节，即可获得比较满意的结果。PID控制有两类，分别是查表法变参数PID控制和模糊PID控制。

PID控制的不足之处是对被控对象的参数比较敏感，因此，研究查表法变参数PID控制和模糊PID控制方法，在主动悬架控制系统中的应用有一定价值。PID分类框图PID控制查表变参数PID控制模糊PID控制4.PID控制

1）查表法变参数PID控制查表法变参数PID控制是采用自动寻找最优整定对不同负荷时控制系统的PID参数进行优化，得到几组不同的比较系数和微分时间常数。以表格行驶存放在计算机内存中。工作时对负荷进行采用，根据采得的复合值从表中查出对应的比例系数、积分时间常数和微分时间常数进行控制。

2）模糊PID控制模糊PID控制应用模糊控制理论来设计数字PID控制器，其基本设计思想是：将输入两偏差和偏差变化率平面分成不同的区，在不同的区采用不同的比例系数、积分时间常数和微分时间常数的偏差及偏差率值从控制表中查得，其中，控制表用模糊控制理论总结操纵经验得到的。5.最优控制最优控制方法是应用状态空间法，以状态空间表示加权二次性能指标，采用最优控制率来接优化问题。常用的最优控制法包括最优预测控制、线性最优控制和H∞最优控制等。最优控制最优预测控制线性最优控制H∞最优控制5.最优控制

1）最优预测控制最优预测控制通过在车头安装红外传感器或超声波传感器等方法预先获得路面激励信号，然后由主动悬架控制系统发出指令，调节减震器阻尼力，从而实现最优预测控制，可以解决控制系统的时滞性问题。由于该控制技术可以通过某种方法提前检测到前方的路面状况和变化，将有足够的时间采取措施。因此，可以大大降低系统的能耗，且改善系统的控制性能。但是，因为该控制方法是以线性随机最优控制理论为基础的最优控制方法，在建立主动悬架系统模型时，忽略高端动态环节，根据确定的主动悬架系统参数计算出控制参数，仅对理想的主动悬架数学模型保证预期的性能。因而限制了线性最优控制在主动悬架控制系统中的应用。5.最优控制

2）线性最优控制线性最优控制是建立在系统较为理想的模型基础上的，才有受控对象的状态响应与控制输入的加权二次型作为性能标志，同时，保证受控结构在动态稳定条件下实现最优控制。例如，将线性二次型调节器控制理论和线性二次型高斯控制理论应用于汽车悬架系统以实现最优控制。线性最优控制方法是在系统建模时，忽略了高阶动态环节如车架、轮胎的高阶模态，以及减震器、传感器的动态特性等，所得到的控制参数是根据确定的参数计算出来的，仅对理想的数学模型保证预期的性质。当系统参数变化到一定程度时，会使系统变得不稳定，控制参数不再使性能指标最优，有时甚至会使悬架性能恶化。实际悬架系统有许多不确定的非线性、时变得高阶动力系统，因此，难以用定长反馈系统达到预定的性能要求，所以，线性最优控制方法在主动悬架上应用很少。5.最优控制

3）H∞最优控制

H∞最优控制是通过设计控制器，在确保闭环各回路稳定的条件下，使相对于干扰的输出取最小的一种最优控制方法。为了模拟由于车身质量、轮胎刚度以及减震器阻尼系数等变化所引起的误差，应用H∞最优控制方法可以使汽车悬架振动控制具有较强的适应不确定因素影响的能力。6.鲁棒控制鲁棒控制（RobostControl）方面的研究始于上世纪50年代，鲁棒控制是一种考虑动态非线性及参数时变性的控制方法，它可以在系统设计阶段对可能的影响因素加以考虑，从而将这些因素对系统的影响将到最低。鲁棒控制方法适应用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用。同时过程的动态特性已知且不确定性因素的变化范围可以预估。采用鲁棒控制的主动悬架具有较强的适应不确定性因素影响的能力。但是，鲁棒系统的设计要有高级专家完成，一旦设计成功，就不需要太多的人工干预；而且若升级或做重大的调整，系统就要重新设计。7.遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm）最初是由美国芝加哥大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，它是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程计算模型，是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法再计算时不依赖于梯度信息或其他辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相适度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，近年来开始应用到主动悬架控制中。8.复合控制目前，主动悬架采用的各种控制方法均有其优点和不足之处，将两种或几种方法相结合的复合控制方法往往能起到更好地控制效果。其中，由于模糊控制与神经网络和自适应控制理论具有互补性。近年来采用基于天棚阻尼控制理论、模糊控制理论、和自适应控制理论为主线的复合控制策略称为焦点。

第三章节：模糊控制在主动悬架中的应用1）模糊控制的技术原理模糊控制是以模糊集合论/模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制.从线性控制和非线性控制的角度分类,模糊控制是一种非线性控制,从控制器的智能性看,模糊控制属于智能控制的范畴,而且它已经成为实现智能控制的一种而有效的形式.模糊控制的技术原理（1）模糊控制系统的组成A/D模糊控制器D/A执行机构被控对象执行器模糊控制的技术原理模糊控制系统一般可以分为五个组成部分（1）模糊控制器。实际上是一台微型计算器,根据控制系统的需要,即可选用系统机,又可选用单板机或单片机.根据被控对象的不同,以及对系统静态和特性的动态要求和所应用的控制规则各异,可以构成各种类型的控制器,如在经典控制理论中,用运算放大器加上阻容网络构成的PID控制器和由前反馈、后反馈环节构成的各种串、并联校正器。在现代控制理论中，设计的有限状态观测器、自适应控制器、解耦控制器。鲁棒控制器等。而在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这是模糊控制系统区别于其他控制系统的特点所在。模糊控制的技术原理（2）输入/输出接口装置。模糊控制器通过输入/输出接口从被控对象获得数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换，将其转变为模拟信号，送给执行机构去控制被控对象。在I/O接口装置中，除了A/D、D/A转换外，还包括必要的电平转换线路。（3）执行机构。包括各角流、直流电动机伺服电动机，步进电动机，气动调节阀和液压电动机、液压缸等。（4）被控对象。它可以是一种设备或装备以及他们的群体，也可以是一个生产的、社会的、生物的或其他各种的状态转换过程。这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变的、有后滞的或无后滞的，也可以是线性的或非线性的、定长的或时变的，以及具有强耦合和干扰等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象，更适应采用模糊控制。模糊控制的技术原理（5）传感器。传感器是将被控对象或各种过程的被控量转换为电信号（模拟的或数字的）的一类装置。被控制量往往是非电量。如速度、加速度、位移、温度、压力。流量、浓度、强度等。传感器在模糊控制系统中占有十分重要的地位，它的精度往往直接影响整个控制系统的精度。因此，在选择传感器时，应注意选择精确度高且稳定好的传感器。模糊控制的基本原理2）模糊控制的基本原理可用下图表示，它的核心部分为模糊控制器，如图虚线部分中的部分所示。模糊控制器的控制规律有计算机的程序实现，微机通过采样，获得被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E（在此取单位反馈）。一般误差信号E作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示。至此得到了误差E的模糊语言集合的一个子集e（e实际上是一个模糊向量）。再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为u=eoR式中；u是一个模糊量；合成运算符号“o”表示模糊矩阵的乘法运算，它与普通矩阵的乘法运算规则相似，只不过将两数间的相乘改为取“小”，相加改为“取大”而已。模糊控制的基本原理为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u转换为精确量，这一步骤称为非模糊化处理（亦成为清晰化），得到了精确的数字控制量后，经过模数转换变为清晰的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。然后，中断等待第二次采样，进行第二个步骤这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。模糊控制实现有以下五个基本步骤。模糊控制的基本原理A/D计算控制模糊控制的基本原理变量模糊量化处理模糊控制规则模糊决策非模糊化处理D/A执行机构被控对象传感器模糊控制的基本原理

1.将精确量模糊化此处的精确梁山是指模糊控制器的输入变量和模糊控制量的基本论域，常用的论域是系统偏差E，偏差变化率C和控制量U。模糊控制算法需要模糊量，将输入变量转换为模糊量，称为模糊化，精确量模糊化的规则是一样的，现在以偏差E为例。设偏差E的基本论域为[-x，x]，偏差E所取的模糊集论域为[-n，-n+1，……n-1，n]即可得精确量模糊化的量化因子KP=n/x，基本论域为[a，b]时，可通过变换式y=(x-)把[a，b]间的变量x转化为[-n，n]之间的变量y。

模糊控制的基本原理2.将模糊变量分解称为模糊子集将精确量模糊化后的模糊变量分解成几个不同的模糊子集。模糊子集如何划分有一定的主观性，一般根据经验确定，生活中描述变量的大小和事物的状态，多用“大、中、小”或“快、中、慢”等区别，因此习惯上划分为八个子集，即；正大（PL）、正中（PM）、正小（PS）、正零（PO）、负零（NO）、负小（NS）、负中（NM）、负大（NL）等八挡。在模糊子集划分以后，也就构成了模糊隶属函数，隶属函数是模糊集合的特性。模糊隶属函数将0～1之间的变量值分配给每一个子集，模糊隶属函数既可以用列表的形式表示也可以用三角形、梯形等图形表示。模糊控制的基本原理3.构造模糊控制规则集设分别表示偏差E、偏差变化率C及控制量U的变化量为模糊量，则典型的模糊控制规划集如下图所示。模糊控制集是实践经验的总结，它由若干模糊条件语句组成，如E=NL.则不论C为何值，都应使E迅速增加，故取U=PL.如E=NO,C=PS,则取U=NS以消除偏差……，制定这些规则的原则是；既要迅速消除偏差，又要防止振动和超调。模糊控制的基本原理4.确定系统的模糊输出量一组多重条件语句组成模糊控制规则，可以表示为从偏差论域到控制量论域的模糊关系矩阵。通过偏差模糊向量和偏差变化模糊向量与模糊关系矩阵的合成进行模糊推理，得到模糊控制向量。模糊控制的基本原理上述模糊控制规则表示为语句，即

IfEandC,ThenU都可用前面讲过的方法得出模糊关系矩阵R为

R=(E×C)×U隶属度定义为实际上，优秀操纵人员的控制经验可归纳为一系列的条件语句；

IfandthenIfandthen……Ifandthen有了控制规则表，根据每一条语句，都可以推断出相应的模糊关系矩阵，即可得R,R,R,……R而整个系统的控制规则的模糊关系矩阵为

有了R,则当任意输入时，相应的输出为不同类型的模糊控制规则，可以不同的模糊推理方法。模糊控制的基本原理5.进行模糊判决，得出控制量的精确值由模糊控制器得出输出量U是一个模糊子集，需要把它转化为一个精确的控制量u，常用的方法有最大隶属度法，取中位数法和重心法等。(1)最大隶属度法。取模糊子集U中隶属度最大的元素作为输入量u，如U=+++++控制量隶属于等级5的隶属度最大，则u=5.此法简单，但要求隶属度函数曲线为正规的凸模糊集合（即曲线只能单峰）。如果曲线为梯形度平顶，具有最大隶属度的元素不止一个，此时就要对所有偶最大隶属度元素取正值。模糊控制的基本原理（2）取中位法。最大隶属度法完全排除了其他一切隶属度较小的元素的影响和作用。为了充分利用模糊子集所有的信息量，可以求出把隶属函数曲线和横坐标之间包含平分为两部分之和，以此数作为输入量。（3）重心法。求出隶属度函数曲线和横坐标之间包含面积的中心位置，以此得出控制量的精确值，这和取中位法基本相似。模糊控制的基本原理