磁流变半主动悬架通过改变磁场的强度来改变阻尼，具有响应滞后小、可调范围大、消耗功率小等优点，是半主动悬架发展应用的热点。半主动控制算法决定执行元件的出力时机和大小，是发挥磁流变半主动悬架性能优势的关键技术之一^[1-2]，在控制算法开发的过程中，算法的调试和验证又是非常重要的一环。

控制算法的调试和验证手段一般有仿真试验、硬件在环试验、实车试验、台架试验等4种^[3]。

仿真试验将试验环境完全虚拟化，试验快捷灵活、可重复性强，适合于概念设计阶段或控制开发初期，同时其仿真结果的可信度高度依赖模型的准确性。例如，基于模糊神经网络和粒子群优化算法的变论域模糊控制^[4]、人工神经网络与模糊逻辑控制相融合的神经模糊融合网络控制^[5]等复杂、先进并处于概念设计阶段的控制算法常用此方法。

硬件在环仿真是指在闭环回路中至少有1件实物来模拟系统在接近实际环境下的运行过程^[6]。文[7]中由交流伺服电动机通过滚珠丝杠机构驱动磁流变减振器，力传感器采集减振器输出阻尼力信号导入到车辆系统仿真模型中，仿真得出的振动状态控制交流伺服电机，形成以磁流变减振器为核心硬件的硬件在环仿真系统。文[8]将磁流变减振器和控制器作为核心硬件，通过Carsim整车动力学软件和dSPACE实时仿真系统搭建实时仿真平台。有效的硬件在环仿真系统要能同时满足仿真模型的精确性和整个系统的实时性^[9]。

实车试验是验证所开发系统是否满足最终产品各项性能需要的重要方法，如文[10]在长期研发的基础上开发了包括主控制器、信号采集终端、稳压与电压转换模块、电流驱动器、磁流变减振器、原车悬架系统以及数采与评价系统等部分的磁流变半主动悬架智能测控系统，进行了实车道路试验。但实车试验具有通用性较差，成本较高，试验周期长等缺点，因此一般用来为最终产品定型进行性能检验。

台架试验与仿真试验和硬件在环试验相比，试验灵活性、快捷性变差，外部影响因素增加，但因磁流变半主动悬架具有高度非线性特性，而仿真模型往往是在高度简化的情况下得到的，因此台架试验更接近实车试验的效果；同时避免了实车试验通用性较差、成本较高、试验周期长等缺点。因此，国内外研究人员大多采用台架试验方法研究磁流变半主动悬架系统。文[11]基于具有并联旁通孔的磁流变阻尼器在1/4车辆悬架试验台上对天棚控制、天棚-加速度驱动阻尼(SH-ADD)控制和频域控制进行了对比试验，使用的是DSP控制器，需要C语言编程并考虑底层驱动的问题，且其1/4车辆悬架系统仅具有垂向二自由度；文[12]对一种新的模糊滑模控制进行了1/4车辆悬架台架试验验证，其控制器由一台计算机和模数转换器dSPASE DS1104构成，与实际产品级控制器有很大区别。

总体来讲，验证磁流变半主动悬架控制算法的过程中广泛应用1/4车辆悬架台架试验系统，但大多数1/4车辆悬架台架试验系统对专注于控制算法开发的人员并不友好。因此本文设计搭建了一种对控制算法开发人员更加友好的基于1 /4车辆悬架试验台架的磁流变半主动悬架控制算法验证平台。

1 验证平台概述

按照以下原则设计此验证平台：

1) 最大程度还原真实Macpherson独立悬架结构，部分参数可调节，反映悬架振动的真实情况。同时，可以适应不同车辆类型及不同结构形式悬架的试验验证需求。

2) 可实现多种工况激振。

3) 控制策略开发人员在此平台上可只专注于控制算法的开发调试，不用考虑控制器硬件驱动、代码编写等问题。

4) 可及时量化分析悬架系统振动状态，评价控制效果。

根据以上原则设计验证平台包括5个主要部分(见图 1): 1)电液伺服作动器激振装置，可输出正弦、冲击、随机路面及自定义控制信号等多种激振信号；2) 1/4车辆悬架系统模型，包括车身质量块、车轮、减振器、弹簧、转向节、下摆臂，以及约束簧上质量块只能垂直运动的支柱、导轨等零件，其中减振器为磁流变减振器；3)传感器，采集悬架系统簧上、簧下质量加速度及悬架动挠度信号；4)信号采集及处理设备，可采集记录和分析试验系统的激振和响应信号，评估悬架系统的性能以及控制算法；5)快速原型控制器，控制算法的开发完全基于Matlab/Simulink平台，开发过程不需任何手动编码或集成的环节。使用通用接口连接各个传感器并通过输出接口连接磁流变减振器的电流回路。试验时，待验证的控制算法自动生成控制代码经编译后载入控制器，根据悬架的状态实时控制通过磁流变减振器的电流，从而达到对悬架的半主动控制。

为拓展此验证平台的功能性，在设计时增加了通用的转接板等结构，使之可以适应不同的车辆类型和结构形式的悬架的试验验证需求。

2 1/4车辆悬架系统模型 2.1 车辆悬架系统模型设计与分析

研究悬架系统动力学特性最简单且最常用的模型为二自由度1/4车辆悬架系统振动模型。本文验证平台的核心结构即1/4悬架系统，本节介绍所研究的某车型左前Macpherson悬架的结构模型，考虑了主销内倾、后倾及下摆臂摆动轴线的空间角度的影响，如图 2所示。应该指出的是，在平台设计时考虑了不同的车辆类型和不同结构形式的悬架的试验验证问题，通过替换不同的转接板构件，可以方便快速地安装其他形式的悬架，同时，簧上质量等参数也是可调的，以适应不同的试验需求。

图 2中，m_s为簧上质量；m_t为簧下质量；k_s和k_t分别为弹簧和车轮刚度; c_s为减振器的阻尼系数；x_r表示轮胎接地点的路面不平度激励输入；x_s和x_t分别为簧上质量块和轮胎垂直位移。

由于引入了与实车悬架系统一致的主销内倾后倾和摆臂空间角度，整个系统的受力比一般1/4悬架模型更复杂，其中值得注意的是簧上质量块，不仅受到悬架部件的垂直和水平方向的力，而且与约束其运动的支柱和导轨接触面之间存在正压力和摩擦力，导致其垂直和水平方向存在复杂的受力/运动耦合，可能变成试验系统的不可控因素。若支柱的刚度不足、在水平力的作用下立柱会出现横向抖动的情况。因此要确保支柱有足够的刚度，同时在导轨和簧上质量块接触的地方需选择低摩擦因数的材料，且需定期润滑，降低摩擦力对试验结果的影响。

2.2 1/4车辆悬架系统模型搭建

根据设计模型，购买了参考车型的原装车轮、下摆臂、激振支柱(减振器、弹簧)和转向横拉杆，同时购买了磁流变减振器，簧上质量使用钢板配重。1/4车辆悬架系统模型部分设计参数如表 1所示。

根据主要设计参数，设计各结构件的结构及尺寸，绘制工程图，机加工，定位安装。考虑到试验的适应性，此试验悬架的主销内倾角、主销后倾角、簧上质量、轮胎气压等均可根据试验要求调节。

为确定悬架的关键点的空间位置，建立台架系统的空间坐标系如图 3所示。其中X坐标轴水平向后，Z坐标轴垂直向上，Y坐标轴水平向右，坐标原点为试验台上的固定点D。为后续测量方便，另确定三个已知坐标的固定点A(0，0，796)、B(1 320，0，0)、C(1 320，1 020，0)(单位mm)作为参考点。

确定悬架系统的5个关键点：P₁(轮胎接地中心点)、P₂(减振支柱上支撑点)、P₃(主销下旋转点)、P₄(下摆臂旋转轴前点)、P₅(下摆臂旋转轴后点)。采用4点测距法，利用卡规测量关键点到参考点的距离，从而解算出关键点的坐标值，如图 4所示。调整关键点坐标值，直到主销倾角、下摆臂摆动轴线的空间角度和轮胎中心至垂直立柱距离近似等于设计值，调整后各关键点坐标值如表 2所示。

根据关键点坐标解算出主销后倾角为3.33°、主销内倾角为11.26°、下摆臂旋转轴外倾角为3.79°，下摆臂旋转轴上倾角为6.56°、轮胎接地中心至垂直立柱距离为801 mm，与原型车悬架参数一致，满足设计要求。

3 传感器选择与应用

一般悬架控制策略所需输入传感器信号为车身或车轮加速度、车身或车轮速度和减振器两端相对速度信号等其中的一个或多个。因此，选择3个加速度传感器分别安装在激振台、车轮转向节及簧上质量块合适位置，信号积分后可得速度信号；在下摆臂连接处附近位置安装车身高度传感器(Hall角度传感器)，信号微分后可得减振器两端相对速度信号。所选传感器主要参数如表 3所示。

系统使用Hall转角传感器来测量车身高度，为此专门设计了传感器安装支架，如图 5所示。为避免复杂的角度位移量转化关系，设计传感器摇臂旋转轴心与下摆臂旋转轴心在一条竖直线上，且与传感器摇臂、连杆、下摆臂形成平行四边形，因此传感器摇臂的转动角度θ₁和悬架下摆臂转动角度θ₂相等。

4 信号采集及分析设备

振动响应信号采集及分析使用LMS Test Lab试验测试系统，包括信号采集器和信号采集分析处理软件，可采集激振台、车轮和簧上质量块的加速度传感器及反映悬架动挠度的角度传感器的时域信号，同时可以在线得到信号的频谱、功率谱、相干及频率响应函数数据。可定量分析施加控制后悬架系统的振动响应，评估并验证所开发控制算法对悬架系统的控制效果。

控制激振台对搭建好的1/4车辆悬架系统模型进行频率0.5~20 Hz、幅值0.5 g的加速度正弦扫频激振。试验得到簧上质量块对激振台加速度输入的加速度幅频特性如图 6所示，可知此1/4车辆悬架系统的一阶固有频率即车身共振频率为1.5 Hz。

5 快速原型控制器

本文选用的快速原型控制器具有产品级的硬件和基于Simulink的驱动程序库，可为控制算法的开发提供一个快速可靠的验证平台。快速原型控制器包含1个电源模块、1个通讯模块、4个输入模块(开关量、模拟量、Hall信号、电磁信号)和5个输出模块(低端开关、低端继电器开关、低端恒流控制、高端开关A、高端开关B)。所选传感器为电压模拟量输出，接入快速原型控制器的模拟量输入模块，其包括13个可用通道。磁流变减振器一般控制电流在0~2.5 A范围内，因此可选择快速原型控制器低端开关模块(包括4路PWM输出通道)或低端恒流控制模块(包括8个可用通道)，输出电流最大2.4 A，均可实现对负载的开关控制。

从控制算法的开发到快速原型控制器算法验证的过程如图 7所示。

6 完整平台功能介绍

磁流变半主动悬架控制算法验证平台包括激振系统、1/4车辆悬架系统模型、传感器、信号采集分析系统和快速原型控制器等，如图 8所示。

此验证平台可实现以下功能：

1) 对于传统被动悬架：

a) 测试不同激振工况下的悬架振动响应，研究悬架系统的特性，评价其性能。

b) 通过增大或减小轮胎气压实现改变非悬挂质量刚度大小、增加或减少附加模拟悬挂质量块质量改变悬挂质量大小、更换不同减振器支柱实现改变悬挂阻尼和悬挂刚度，以获取汽车悬架参数最优匹配。

c) 此二自由度悬架系统的主销内倾、主销后倾、车轮前束和悬架系统结构类型等均为可调，可试验研究不同悬架几何参数及不同悬架结构类型对悬架系统性能的变化。

2) 对于阻尼可调式半主动悬架：

a) 控制策略确定时，验证不同可调阻尼减振器的性能好坏。

b) 当悬架系统硬件确定时，调试控制策略，试验不同控制策略的效果。

7 平台验证试验

以加速度驱动阻尼控制(acceleration driven damper control，ADD)和天棚开关控制(Skyhook on-off)算法控制试验为例，说明使用该平台调试验证算法的过程。

1) 确定试验工况。

文[13]中指出簧上质量加速度传递函数存在3个不动点，其中靠近一阶共振频率处的不动点频率f₁为车身共振区和中频区的分隔点。

$ f_{1}=\frac{1}{2 \pi} \sqrt{\frac{\beta_{1}-\sqrt{\beta_{1}^{2}-8 m_{\mathrm{s}} m_{\mathrm{t}} k_{\mathrm{s}} k_{\mathrm{t}}}}{2 m_{\mathrm{s}} m_{\mathrm{t}}}}. $

(1)

其中β₁=2(m_s+m_t)k_s+m_sk_t。

将1/4车辆悬架系统模型相关参数及测得轮胎刚度k_t=491.58 N/mm代入式(1)，得到不动点频率f₁为1.9 Hz。对1/4车辆悬架模型依次进行频率为1.4 Hz(车身共振区频率)、幅值为10 mm和频率为2.8 Hz(中频区频率)、幅值为8 mm的正弦激振试验。

2) ADD算法控制试验。

ADD控制算法为

$ c_{\mathrm{s}}=\left\{\begin{array}{l}{c_{\max }, \qquad \ddot{x}_{\mathrm{s}}\left(\dot{x}_{\mathrm{s}}-\dot{x}_{\mathrm{t}}\right)>0;} \\ {c_{\min }, \qquad 其他.}\end{array}\right. $

(2)

其中：c_max为最大可调阻尼系数，c_min为最小可调阻尼系数。

在Simulink中建立算法与驱动程序的集成，如图 9所示。其中“AD01”和“AD02”分别为将加速度和车身高度传感器电压模拟信号转化为数字信号的A/D采集驱动程序模块；“monitor”为监控模块；“PWM Output”为PWM输出驱动程序模块；其余为ADD算法，包括传感器信号单位转换部分和“ADD control”逻辑部分。

在Simulink的“Code Generation”中调用Cosmic编译器，自动编译生成代码；通过通信接口设备将代码载入快速原型控制器；将悬架系统传感器信号接入快速原型控制器，将快速原型控制器输出控制电流信号接入磁流变减振器，按照已确定试验工况进行激振试验。同时LMS Test Lab试验测试系统实时采集分析悬架系统的振动状态。

3) 控制算法调试。

当试验台架系统处于静止状态时，在测量标定环境中，通过“monitor/M2”监控模块监控到进入“ADD control”模块的加速度信号存在波动现象，如图 10所示。

在Simulink环境中，加入对加速度传感器信号门限及滤波处理的算法，抑制传感器信号波动对控制过程的影响；对加速度信号积分得到速度信号，同时加入消除积分累计误差的算法；将“ADD control”策略改变为“Skyhook on-off ”控制策略。

“Skyhook on-off”控制由天棚控制算法演变而来^[14], 其数学表达式为

$ c_{\mathrm{s}}=\left\{\begin{array}{l}{c_{\max }, \qquad \dot{x}_{\mathrm{s}}\left(\dot{x}_{\mathrm{s}}-\dot{x}_{\mathrm{t}}\right)>0;} \\ {c_{\min }, \qquad 其他.}\end{array}\right. $

(3)

在初始“ADD control”的基础上仅加入信号处理模块和控制策略模块，即可完成控制算法的调整。调整后控制算法如图 11所示。

从上述调试过程可以看出：1)此快速原型控制器的监控模块和测量标定软件，可以实时监控控制算法的运行过程，方便算法开发人员快速查找出现问题的地方。2)在Simulink环境中，直接进行控制算法部分的调整，完全不涉及代码的编写，也不用改变底层驱动，算法调整方便快捷。

重新编译载入快速原型控制器，按照已确定试验工况进行激振试验。初始“ADD control”和调整后的“Skyhook on-off”控制与无控制状态对比试验结果如图 12所示。

图 12可在激振结束后，通过LMS Test Lab试验测试系统获得，从而对控制效果及时方便地进行量化分析。从图 12时域试验结果可以大致看出：在车身共振区，“ADD control”和调整后的“Skyhook on-off”均有较明显的抑制振动的效果；而在中频区，效果并不明显，甚至有加剧振动的趋势。

8 结论

本文搭建了磁流变半主动悬架控制算法验证平台，包括激振系统、1/4车辆悬架系统实物模型、信号采集与处理设备、传感器和快速原型控制器等。平台具有以下3个特点：

1) 可实现对控制算法运行过程的实时监控，方便查找问题的根源。

2) 避免了代码编写和底层驱动问题的影响，使开发人员可专注于控制算法的开发调试，开发调试过程更加方便、快捷和高效。

3) 试验结果可方便快捷地进行量化分析，实现控制算法控制效果的快速评价。

在使用此验证平台进行控制试验时发现，除控制算法本身以外，磁流变减振器响应时滞、加速度传感器零漂及噪声干扰和控制周期大小等均会对控制效果产生影响，需进一步研究。