申请/专利权人：扬州五环龙电动车有限公司

申请日：2023-09-25

公开（公告）日：2024-01-09

公开（公告）号：CN117360139A

主分类号：B60G17/015

分类号：B60G17/015;B60G17/018;B60G17/016

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于模糊控制的ECAS系统车身控制方法，属于汽车电子技术领域，解决了现有技术中采用传统控制系统、原理复杂、控制精度低的问题，包括对ECAS系统进行高度调节的控制策略的设计以及主要切换参数的确定，然后通过车辆对传感器采集到的信号进行处理，判断车辆的行驶工况，并根据行驶工况控制充、放气，实现高、中、低三级车身高度调节，最后利用模糊控制理论搭建控制器模型，对车辆进行静态和动态的车身高度调节仿真。本发明对参数变化和非线性特性的影响不敏感，使得模糊控制在实际应用中更加可靠和稳定，具有强鲁棒性，能够处理不确定性和非线性问题，具有较强的适应性，由于模糊控制的决策都是模糊规则推理得出，响应速度更快。

主权项：1.一种基于模糊控制的ECAS系统车身控制方法，其特征在于：包括模糊控制器、与模糊控制器电性连接的ECAS系统以及采用ECAS系统的车身控制方式；所述模糊控制器的设计包括以下步骤：1确定模糊控制的输入和输出变量对于二维模糊控制器，一般采用系统的实际输出值与期望值的偏差及偏差变化率作为控制系统的输入，对于车身高度调节的研究，一般选取四个悬架动行程与目标抬升高度的偏差和偏差变化率作为输入，给电磁阀的开关信号作为控制系统的输出，向各个空气弹簧充放气，达到调节车身高度的目的；2确定模糊控制的模糊语言值、量化因子、比例因子以及模糊变量的隶属度函数模糊化就是将精确的输入值根据隶属度函数找到各个模糊语言的隶属度，通过模糊化可以将精确的输入量转化成不同的语言值，根据输入值、输出值的大小以及正负，通常用{负大NB，负中NM，负小NS，零ZO，正小PS，正中PM，正大PB}来描述输入、输出值；在模糊控制系统中，将误差e、误差变化率ec以及控制量u的实际变化范围称为这些变量的基本论域，本申请中设定高度调节的范围是±0.04m，所以误差e的基本论域可以定为[-0.1，0.1]，同时根据几次仿真调整，可以将误差变化率的基本论域定为[-1，1]，误差所取的模糊集合E、EC的论域设置为{-6-4-20246}，则量化因子为ke＝60.1＝60，kec＝61＝6，同样的，输出的基本论域为[-3,3]，定义输出的模糊论域也为{-6-4-20246}，则比例因子为ku＝36＝0.5；目前在模糊控制中应用较多的隶属函数有高斯型、广义钟型、S形、梯形、三角形、Z形6种隶属度函数，隶属度函数曲线越尖，则分辨率越高，控制灵敏度也越高，相反的，隶属度函数曲线形状越平缓，控制特性也越平缓，在选择隶属度函数时，在误差较小区域，为防止误差增大，维持系统稳定为主，此时选择较高分辨率的模糊集，在误差较大时，为了消除误差，选用较低分辨率的模糊集，本申请选用了梯形和三角形隶属度函数；3编写模糊控制规则，进行模糊推理模糊推理的主要工作就是制定模糊规则，模糊规则时将专家经验或手动控制策略加以总结而得到的一组模糊条件语句，本申请中采用双输入-单输出的模糊控制器，一般模糊规则的制定是由一系列IF和THEN语句构成，条件句的前件为输入，后件为控制变量；其输入输出变量模糊规则的三维图；4反模糊化经过模糊推理得到的是模糊量，但是对实际系统的控制量必须为清晰量，而反模糊化就是将模糊量转化为清晰量的过程，反模糊化计算通常有平均最大隶属度法、最大隶属度取最小值法、最大隶属度取最大值法、中位数法还有面积重心法等多种方法，本申请采用面积重心法，其中心思想是将隶属度函数曲线与X轴围成区域面积的重心作为输入变量的最终值，公式表示为：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 扬州五环龙电动车有限公司 一种基于模糊控制的ECAS系统车身控制方法

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