Khảo sát sự lựa chọn biến trạng thái trong điều khiển hệ thống treo chủ động sử dụng lý thuyết đại số gia tử

  • Bùi Hải Lê

    Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Số 1 Đại Cồ Việt, Hà Nội, Việt Nam
  • Đỗ Đăng Khoa

    Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Số 1 Đại Cồ Việt, Hà Nội, Việt Nam
  • Lê Anh Tuấn

    Công ty Cổ phần Khoa học và Công nghệ Sông Hồng, Số 28/39/7 Đại Đồng, Hà Nội, Việt Nam
Email: le.buihai@hust.edu.vn
Từ khóa: hệ thống treo của xe ô tô, điều khiển dao động, lựa chọn biến trạng thái, đại số gia tử.

Tóm tắt

Nghiên cứu về điều khiển dao động của các hệ thống treo chủ động và bán chủ động trên xe ô tô ngày càng được quan tâm. Trong bài báo này, việc khảo sát về sự lựa chọn các biến trạng thái để tìm biến điều khiển trong bộ điều khiển dựa trên lý thuyết đại số gia tử được thực hiện cho một hệ thống treo chủ động của mô hình một phần tư xe ô tô. Các biến trạng thái có thể được sử dụng bao gồm chuyển vị, vận tốc và gia tốc theo phương thẳng đứng của thân xe và bánh xe. Bằng việc khảo sát ảnh hưởng của các biến trạng thái đến hiệu quả của bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử gồm 2 biến trạng thái đầu vào và 1 biến điều khiển đầu ra cho phép xác định được các biến trạng thái phù hợp với các mục tiêu điều khiển. Kết quả mô phỏng số cho thấy bộ điều khiển đạt hiệu quả cao nhất khi sử dụng vận tốc và gia tốc của thân xe làm biến trạng thái. Cách tiếp cận của bài báo có thể được mở rộng cho những đối tượng được điều khiển khác nhau để tìm ra các biến trạng thái phù hợp, nhất là đối với những bộ điều khiển sử dụng hệ luật định tính như các bộ điều khiển dựa trên lý thuyết tập mờ hay đại số gia tử.

Tài liệu tham khảo

[1]. W. Sun, H. Gao, P. Shi, Advanced Control for Vehicle Active Suspension Systems, Springer, Switzerland, 2020.
[2]. J. Theunissen, A. Tota, P. Gruber, M. Dhaens, A. Sorniotti, Preview-based techniques for vehicle suspension control: a state-of-the-art review, Annual Reviews in Control, 2021. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2021.03.010
[3]. H.E. Tseng, D. Hrovat, State of the art survey: active and semi-active suspension control, Vehicle system dynamics, 53 (2015) 1034-1062. https://doi.org/10.1080/00423114.2015.1037313
[4]. J.J. Rath, M. Defoort, H.R. Karimi, K.C. Veluvolu, Output feedback active suspension control with higher order terminal sliding mode, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64 (2016) 1392-1403. https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2611587
[5]. G. Wang, C. Chen, S. Yu, Robust non-fragile finite-frequency H∞ static output-feedback control for active suspension systems, Mechanical Systems and Signal Processing, 91 (2017) 41-56. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.12.039
[6]. S.-A. Chen, J.-C. Wang, M. Yao, Y.-B. Kim, Improved optimal sliding mode control for a non-linear vehicle active suspension system, Journal of Sound and Vibration, 395 (2017) 1-25. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2017.02.017
[7]. F. Zhao, S.S. Ge, F. Tu, Y. Qin, M. Dong, Adaptive neural network control for active suspension system with actuator saturation, IET control theory & applications, 10 (2016) 1696-1705. https://doi.org/10.1049/iet-cta.2015.1317
[8]. Y.-J. Liu, Q. Zeng, L. Liu, S. Tong, An adaptive neural network controller for active suspension systems with hydraulic actuator, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2018. https://doi.org/10.1109/TSMC.2018.2875187
[9]. Y.-J. Liu, Q. Zeng, S. Tong, C.P. Chen, L. Liu, Adaptive neural network control for active suspension systems with time-varying vertical displacement and speed constraints, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66 (2019) 9458-9466. https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2893847
[10]. S.D. Nguyen,Q.H. Nguyen, Design of active suspension controller for train cars based on sliding mode control, uncertainty observer and neuro-fuzzy system, Journal of Vibration and Control, 23 (2017) 1334-1353. https://doi.org/10.1177/1077546315592767
[11]. H. Li, Z. Zhang, H. Yan, X. Xie, Adaptive event-triggered fuzzy control for uncertain active suspension systems, IEEE transactions on cybernetics, 49 (2018) 4388-4397. https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2864776
[12]. F. Cao, H. Sun, Y. Li, S. Tong, Fuzzy Adaptive Fault-Tolerant Control for a Class of Active Suspension Systems with Time Delay, International Journal of Fuzzy Systems, 21 (2019) 2054-2065. https://doi.org/10.1007/s40815-019-00719-6
[13]. N. Ho,H. Nam, Towards an algebraic foundation for a zadeh fuzzy logic, Fuzzy Set and System, 129 (2002) 229-254.
[14]. N.C. Ho,N. Van Long, Fuzziness measure on complete hedge algebras and quantifying semantics of terms in linear hedge algebras, Fuzzy sets and Systems, 158 (2007) 452-471. https://doi.org/10.1016/j.fss.2006.10.023
[15]. H.-L. Bui, D.-T. Tran, N.-L. Vu, Optimal fuzzy control of an inverted pendulum, Journal of vibration and control, 18 (2012) 2097-2110. https://doi.org/10.1177/1077546311429053
[16]. N.D. Duc, N.-L. Vu, D.-T. Tran, H.-L. Bui, A study on the application of hedge algebras to active fuzzy control of a seism-excited structure, Journal of Vibration and Control, 18 (2012) 2186-2200.
[17]. N.D. Anh, H.L. Bui, N.L. Vu, D.T. Tran, Application of hedge algebra-based fuzzy controller to active control of a structure against earthquake, Structural Control and Health Monitoring, 20 (2013) 483-495. https://doi.org/10.1002/stc.508
[18]. H.-L. Bui, C.-H. Nguyen, N.-L. Vu, C.-H. Nguyen, General design method of hedge-algebras-based fuzzy controllers and an application for structural active control, Applied Intelligence, 43 (2015) 251-275. https://doi.org/10.1007/s10489-014-0638-6
[19]. H.-L. Bui, C.-H. Nguyen, V.-B. Bui, K.-N. Le, H.-Q. Tran, Vibration control of uncertain structures with actuator saturation using hedge-algebras-based fuzzy controller, Journal of Vibration and Control, 23 (2017) 1984-2002. https://doi.org/10.1177/1077546315606601
[20]. H.-L. Bui, T.-A. Le, V.-B. Bui, Explicit formula of hedge-algebras-based fuzzy controller and applications in structural vibration control, Applied Soft Computing, 60 (2017) 150-166. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.06.045
[21]. V.-B. Bui, Q.-C. Tran, H.-L. Bui, Multi-objective optimal design of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach, Artificial Intelligence Review, 50 (2018) 569-595. https://doi.org/10.1007/s10462-017-9549-3
[22]. D.-T. Tran, V.-B. Bui, T.-A. Le, H.-L. Bui, Vibration control of a structure using sliding-mode hedge-algebras-based controller, Soft Computing, 23 (2019) 2047-2059.
[23]. H.-L. Bui,Q.-C. Tran, A new approach for tuning control rule based on hedge algebras theory and application in structural vibration control, Journal of Vibration and Control, (2020) 1077546320964307. https://doi.org/10.1177/1077546320964307
[24]. H. Gao, W. Sun, P. Shi, Robust sampled-data H-infinity control for vehicle active suspension systems, IEEE Transactions on control systems technology, 18 (2009) 238-245.
[25]. H. Du,N. Zhang, H∞ control of active vehicle suspensions with actuator time delay, Journal of sound and vibration, 301 (2007) 236-252. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2006.09.022
[26]. H. Gao, W. Sun, P. Shi, Robust Sampled-Data H∞ Control for Vehicle Active Suspension Systems, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 18 (2009) 238-245. https://doi.org/10.1109/TCST.2009.2015653
[27]. W. Sun, Y. Zhao, J. Li, L. Zhang, H. Gao, Active suspension control with frequency band constraints and actuator input delay, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 59 (2011) 530-537. https://doi.org/10.1109/TIE.2011.2134057
[28]. S. Bououden, M. Chadli, H.R. Karimi, A robust predictive control design for nonlinear active suspension systems, Asian Journal of Control, 18 (2016) 122-132. https://doi.org/10.1002/asjc.1180
[29]. J.-S. Lin,C.-J. Huang, Nonlinear backstepping control design of half-car active suspension systems, International Journal of Vehicle Design, 33 (2003) 332-350. https://doi.org/10.1504/IJVD.2003.003581

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
25/07/2021
Nhận bài sửa
30/08/2021
Chấp nhận đăng
14/09/2021
Xuất bản
15/10/2021
Chuyên mục
Công trình khoa học