作者：张毅
主动悬架能根据路面情况及汽车运行的实际状态进行最优反馈控制，使汽车的整体行驶性能达到最佳，其特点是能够主动提供减振能量，与被动悬架相比，具有高度的自适应性。通常多采用MATLAB软件对悬架系统进行仿真，但是这样在模型简化与模型精度方面就会产生矛盾。AMESim具有更加接近实际情况的模型模块化接口，能够更好地对汽车起重机悬架系统进行仿真和参数优化。为了更好地对悬架进行分析仿真，本文采用AMESim软件与MATLAB进行联合仿真。
1汽车主动悬架系统模型的建立
1.1 建立主动悬架模型
对于汽车起重机，我们采用目前比较常用的四分之一车辆模型研究其主动悬架系统特性。它是一个两自由度系统，是可以表示悬架位移的最小模型，轮胎的阻尼在该模型中很小可以忽略，同时假设轮胎和路面是始终接触的。由此得到车体主动悬架系统动态模型如图1所示。
悬架系统运动方程为：
其中：ml为轮胎质量，m1=500 kg；m2为车身质量，m2 =8 000 kg；k1为轮胎刚度，是l=100 000 N／m；k2为悬架弹簧刚度，k2 =500 000 N／m;重力加速度g-9. 81 m／s2；zo、zl、z。分别表示路面不平的输入、车轮的垂直位移、车身的垂直位移；C2为车架阻尼系数，f，=3 000 Ns/m;u为主动控制的输入量，N。
1.2 建立随机路面模型
路面输入采用积分白噪声随机路面输入，路面轮廓可由谱密度为c的白噪声通过一积分器产生，即：
其中：c为谱密度，c=4π2 771vG。(n．，)，n。为参考空间频率，"。一0.1 m-l，v为车速，v=20 m／s，取C级路面路面不平度系数G。（n。）=256×10-6m3；w(t)为零均值单位白噪声，-l<w(t)<l。
主动悬架PID控制数学模型为：
其中：K。为比例系数；T为积分时间常数；T为微分时间常数；e(t)为控制误差；u(t)为控制器的输出即控制量。
2 基于AMESim和MATLAB的联合仿真技术
2.1 仿真设置及策略
为了实现联合仿真按以下步骤进行仿真设置：①设置环境变量，设置VC作为编译器；②将两个软件的接口文件目录添加到MATLAB路径，分别在两个软件中建立接口模块；③根据物理模型，把系统分为机械系统和控制系统两个部分，其中机械系统模型由AMESim建立，控制系统模型由Simulink建立。
2.2 建立机械模型
图2为AMESim悬架模型。由图2可知，该模型分为主动悬架( Active Suspension)和被动悬架(Passive Suspension)以及接口模块3部分。
2.3 建立控制系统模型
图3为控制系统模型。该模型主要包括PID控制和随机路面输入两部分，首先采用试凑方法得到系统的控制参数为：K。=800，K，=4 000，Kd=0。
3控制系统参数优化与仿真
为了使该控制系统能更好地控制主动悬架，使汽车行驶更平稳，结合MATLAB的优化工具箱，以能够反映汽车行驶平稳性的车身簧载质量的加速度均方根为目标函数对PID控制参数K。、K，和Kd（比例系数、积分系数和微分系数）进行优化。为了找到参数的全局最优点，首先按照试凑法的思路，使用fminbnd单变量优化函数任给一个初始点，求出分别以K。、K，、Kd为单变量时该变量的全局最优点，再用该组单变量最优点作为寻优初始点，使用fmincon多约束多变量优化函数求系统的全局最优点。由fminbnd函数初步求得：K户一380. 93，K，=393 8，Kd=-0. 528 7。再用fmincon函数求得全局最优点：K。= 382.7，K，一3 937.9，Kd一-0.5。仿真结果如图4～图6所示。
比较图4和图5以及图6中的主动悬架和被动悬架的加速度均方根曲线，可知主动悬架簧载质量的加速度均方根值明显小于被动悬架簧载质量的加速度均方根值，说明主动悬架具有良好的改善汽车平稳性的作用。比较图6中的主动悬架控制参数优化前和优化后的加速度均方根曲线，可知经优化后同一时间加速度均方根减小，汽车行驶的平稳性有所提高。
4结语
本文针对汽车起重机使用AMESim软件建立了悬架系统的机械模型。并在MATI。AB中使用Simulink模块引入PID控制策略与AMESim的主动悬架控制系统模型配合仿真。然后使用MATLAB相应的优化函数对汽车悬架控制系统进行了仿真及优化研究，得到了理想的结果，从而证明了联合仿真和优化的有效性。
5摘要：主动悬架与被动悬架相比较在改善汽车的行驶平顺性和操纵稳定性等方面都显示出了其优越性。以重型汽车起重机的二自由度主动悬架为研究对象，以提高汽车起重机行驶的平稳性为目标，采用MATLAB和AMESim联合仿真对汽车起重机主动悬架的控制策略进行了研究，并证明其有效性。
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