【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 朱浩，劉少軍，黃中華，蔡月一。，(2)2005:90~95.[24] 朱浩，劉少軍，邱顯眾。，(3)2005: 8~13.西南交通大學(xué)的王月明博士研究了阻尼控制策略的兩種實(shí)現(xiàn)方式：一是開(kāi)關(guān)型阻尼控制規(guī)律，二是連續(xù)型阻尼控制規(guī)律。通過(guò)對(duì)采用無(wú)搖枕轉(zhuǎn)向架的高速客車(chē)懸掛系統(tǒng)橫向模型的仿真實(shí)驗(yàn)，研究了半主動(dòng)阻尼控制改善車(chē)輛運(yùn)行平穩(wěn)性的有效性。結(jié)果數(shù)據(jù)表明，與阻尼最優(yōu)的被動(dòng)懸掛相比，采用連續(xù)型阻尼控制策略，車(chē)體橫向加速度響應(yīng)的均方根值能降低2025%，加速度最大值能降低4050%，橫向平穩(wěn)性指標(biāo)降低約1015%[25]。[25]王月明. 高速客車(chē)半主動(dòng)懸掛控制技術(shù)研究. ，4鐵道科學(xué)研究院的姚建偉等對(duì)鐵道機(jī)車(chē)車(chē)輛半主動(dòng)控制減振器進(jìn)行了模糊控制理論研究和產(chǎn)品研制，完成了半主動(dòng)控制減振器的理論分析、仿真計(jì)算、作動(dòng)器研制、示意圖和阻尼特性試驗(yàn)、控制策略的研究、控制器軟硬件的研制等工作[26,27]。[26] 姚建偉，孫瓊，章潤(rùn)鴻，24(增刊):6~9[27] 姚建偉，孫瓊，李國(guó)順，金煒，增刊:164,165~172清華大學(xué)丁問(wèn)司博士后針對(duì)國(guó)內(nèi)的實(shí)際情況，研究了我國(guó)高速列車(chē)橫向半主動(dòng)懸掛系統(tǒng)控制策略、高速開(kāi)關(guān)閥控制的橫向半主動(dòng)減振器[28,29,30]。[28] 丁問(wèn)司，卜繼玲，. ，23(4):1~7〔[29] 丁問(wèn)司，劉少軍，14(12):995~998[30] ，2003，第8期:4~5西南交通大學(xué)的曾京、戴煥云教授等對(duì)開(kāi)關(guān)阻尼控制的鐵道客車(chē)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行了研究，主要包括半主動(dòng)減振器的阻尼參數(shù)和半主動(dòng)懸掛系統(tǒng)的時(shí)滯對(duì)客車(chē)系統(tǒng)臨界速度和隨機(jī)響應(yīng)的影響。計(jì)算表明，盡管半主動(dòng)懸掛使客車(chē)系統(tǒng)的臨界速度低于被動(dòng)懸掛，構(gòu)架的橫向加速度和輪軌橫向力也要大于被動(dòng)懸掛，但它能夠大大減小車(chē)體的橫向振動(dòng)加速度，改善旅客的乘坐舒適性[31]。[31] 曾京，戴煥云，[J].(6):27~31總體上說(shuō)，國(guó)內(nèi)對(duì)于鐵道車(chē)輛主動(dòng)/半主動(dòng)懸掛的研究大都限于理論研究和計(jì)算機(jī)仿真研究，所采用的車(chē)輛模型一般為較為簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型。4. 半主動(dòng)懸掛的關(guān)鍵技術(shù)決定半主動(dòng)懸掛能否應(yīng)用于實(shí)際的主要因素有兩個(gè)：一是控制策略的研究，一個(gè)是可控阻尼器的研制。（1）.半主動(dòng)懸掛的控制策略半主動(dòng)懸掛實(shí)際就是在被動(dòng)懸掛的基礎(chǔ)上，增加阻尼力自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置。因此半主動(dòng)懸掛的設(shè)計(jì)任務(wù)最終歸結(jié)為：尋求合適的控制算法，使之能夠根據(jù)鐵道車(chē)輛的運(yùn)行工況，自動(dòng)地跟蹤調(diào)節(jié)懸掛系統(tǒng)的阻尼力使懸掛系統(tǒng)隔振緩沖性能達(dá)到最佳狀態(tài)，以保證鐵道車(chē)輛在任意工況下都具有最佳的動(dòng)力學(xué)勝能。鐵道車(chē)輛橫向振動(dòng)系統(tǒng)是十分復(fù)雜的非線(xiàn)性動(dòng)力系統(tǒng)，根據(jù)國(guó)內(nèi)外已開(kāi)展的技術(shù)研究和工程應(yīng)用現(xiàn)狀，半主動(dòng)懸掛控制主要采用的方法可以歸納如下：1）.最優(yōu)控制線(xiàn)性最優(yōu)控制方法（LQG/LQR）以成本函數(shù)在無(wú)窮時(shí)間內(nèi)積分，得到在不同權(quán)重系數(shù)情況下，系統(tǒng)能量和控制耗能最小為目標(biāo)的懸掛系統(tǒng)主動(dòng)和半主動(dòng)控制算法。線(xiàn)性最優(yōu)控制方法是半主動(dòng)懸掛設(shè)計(jì)者使用最多的設(shè)計(jì)方法。它以被研究的車(chē)輛系統(tǒng)較為理想的模型作基礎(chǔ)，采用受控對(duì)象的狀態(tài)響應(yīng)于控制輸入的加權(quán)二次型為性能指標(biāo)，同時(shí)在保證受控結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定的條件下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制。此控制方法中一般應(yīng)用LQ（Liner Quadratic線(xiàn)性二次型）調(diào)節(jié)器控制理論或LQG（Liner Quadratic Gaussian 線(xiàn)性二次高斯型）控制理論對(duì)懸掛系統(tǒng)實(shí)行最優(yōu)控制。采用LQR控制方法實(shí)施控制時(shí)，需將列車(chē)系統(tǒng)視為確定系統(tǒng)，而忽略其固有的不確定性,即忽略隨機(jī)激擾，因此這種控制方法無(wú)需用計(jì)算機(jī)進(jìn)行在線(xiàn)計(jì)算。采用LQG控制策略實(shí)施控制比LQR控制更為完善，這種控制策略充分考慮了在確定的系統(tǒng)模型的條件下的環(huán)境不確定性，這種不確定性包括軌道隨機(jī)激擾和測(cè)量噪聲。2）.魯棒控制魯棒控制就是試圖描述被控對(duì)象的模型不確定性，并估計(jì)在某些特定界限下達(dá)到控制目標(biāo)所留有的裕度。由于車(chē)輛半主動(dòng)懸掛裝置所處的環(huán)境以及自身的特點(diǎn)，在系統(tǒng)建模時(shí)總會(huì)引入建模誤差,在設(shè)計(jì)控制器時(shí)必須考慮到各種不確定因素。不確定性會(huì)破壞系統(tǒng)的穩(wěn)定性及性能，而不確定性又是不可避免的。因此,設(shè)計(jì)控制器時(shí)必須考慮不確定性對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，必須使設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有魯棒性，即不僅對(duì)名義對(duì)象能具有要求的穩(wěn)定性和性能，而且在參數(shù)變化和攝動(dòng)下仍要保持其穩(wěn)定性和性能。魯棒控制是在保證閉環(huán)系統(tǒng)各回路穩(wěn)定的條件下，利用所設(shè)計(jì)的控制器使干擾噪聲對(duì)系統(tǒng)輸出影響最小的一種控制方法。魯棒控制在設(shè)計(jì)中綜合考慮系統(tǒng)的建模誤差、非線(xiàn)性、抗干擾等因素，魯棒控制方法適用于穩(wěn)定性和可靠性作為首要目標(biāo)的應(yīng)用，同時(shí)過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性已知且不確定因素的變化范圍可以預(yù)估。利用魯棒控制方法設(shè)計(jì)的控制器可保證列車(chē)懸掛控制系統(tǒng)有較強(qiáng)的穩(wěn)定魯棒性和性能魯棒性。由于魯棒控制在設(shè)計(jì)中強(qiáng)調(diào)不確定性對(duì)懸掛系統(tǒng)的影響，需要在穩(wěn)定魯棒性和性能魯棒性之間作折中選擇，所得的控制效果是保守的。在建立懸掛魯棒控制模型時(shí)，應(yīng)充分估計(jì)模型誤差范圍，從而使控制性能的保守性最小，以保證懸掛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)指標(biāo)。3）.H∞控制方法H∞控制理論是80年代出現(xiàn)的新理論。它是在多變量系統(tǒng)頻域法與魯棒穩(wěn)定性奇異值分析法基礎(chǔ)上建立的最優(yōu)控制理論。其研究對(duì)象主要是多變量線(xiàn)性定常系統(tǒng)。它給出了控制系統(tǒng)的一種嶄新的綜合方法——基于H∞最優(yōu)指標(biāo)的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法。H∞方法的主要優(yōu)點(diǎn)是：①.它可以將各種典型控制問(wèn)題（如干擾抑制、魯棒鎮(zhèn)定、跟蹤和模型匹配等問(wèn)題）都?xì)w結(jié)為標(biāo)準(zhǔn)H∞問(wèn)題，從而給出一種系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法。②.H∞方法利用了輸入—輸出模型，又利用了狀態(tài)空間法的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)手段。而且，象經(jīng)典方法那樣，設(shè)計(jì)者可對(duì)所得頻率響應(yīng)形狀尋求理想控制。③.更重要的是，它既便于處理對(duì)象具有不確定性時(shí)的魯棒控制問(wèn)題，又能在干擾頻率譜不確定情況下得到滿(mǎn)意的控制性能。目前，H∞控制策略在車(chē)輛的懸掛控制方面己經(jīng)有了應(yīng)用，然而基于H∞理論的魯棒控制等在理論上尚未成熟。H∞能反映哪些指標(biāo)，其實(shí)質(zhì)內(nèi)容如何，實(shí)際問(wèn)題怎樣轉(zhuǎn)化成H∞優(yōu)化問(wèn)題等一些關(guān)鍵問(wèn)題到目前為止還沒(méi)有統(tǒng)一的說(shuō)明；另外H∞控制的算法復(fù)雜，計(jì)算量大，必須在簡(jiǎn)化算法上作大量工作，才能在懸掛系統(tǒng)控制上應(yīng)用。4）.預(yù)測(cè)控制預(yù)測(cè)控制是指利用安裝在機(jī)車(chē)或控制車(chē)上的信號(hào)收集系統(tǒng)來(lái)預(yù)估軌道的輸入，并把所采集到的狀態(tài)變量反饋給各車(chē)輛控制器以實(shí)施最優(yōu)控制的一種控制策略。由于預(yù)測(cè)控制是一類(lèi)基于模型的計(jì)算機(jī)控制算法，因此它是基于離散控制系統(tǒng)的。預(yù)測(cè)控制不但利用當(dāng)前的和過(guò)去的偏差值，而且用預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)估過(guò)程未來(lái)的偏差值,以滾動(dòng)確定當(dāng)前的最優(yōu)輸入策略。預(yù)測(cè)控制具有以下特點(diǎn)：①.對(duì)數(shù)學(xué)模型要求不高；②.能直接處理具有純滯后的過(guò)程；③.具有良好的跟蹤性能和較強(qiáng)的抗干擾能力；④.對(duì)模型誤差具有較強(qiáng)的魯棒性。因此，更加符合工業(yè)過(guò)程的實(shí)際要求。由于列車(chē)大多是在同一軌道上反復(fù)行駛，基于以往的、既有的或?qū)崪y(cè)的運(yùn)行信息，結(jié)合傳統(tǒng)的LQG/LQR控制方法可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)控制，并達(dá)到較好的控制效果。施行預(yù)測(cè)控制時(shí),為使執(zhí)行機(jī)構(gòu)能在預(yù)測(cè)點(diǎn)產(chǎn)生相應(yīng)的動(dòng)作，對(duì)行車(chē)速度的測(cè)量要求很高，很小的誤差將會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能的急劇惡化。目前，預(yù)測(cè)控制正受到更多的關(guān)注，發(fā)表的研究報(bào)告較多，但預(yù)測(cè)控制方法的關(guān)鍵技術(shù)是信號(hào)精度不受干擾，并能精確反映軌道不平順的真實(shí)信5）.決策控制這種控制方法是預(yù)先測(cè)量對(duì)不同的軌道和行駛條件下車(chē)輛的振動(dòng)響應(yīng)，并通過(guò)優(yōu)化計(jì)算得到所需的最佳懸掛剛度和阻尼，存入主動(dòng)懸掛控制系統(tǒng)ECU的ROM中，在進(jìn)行實(shí)時(shí)控制懸掛系統(tǒng)時(shí)，ECU不斷檢測(cè)車(chē)輛行駛過(guò)程中的振動(dòng)響應(yīng)，通過(guò)決策判斷查出對(duì)應(yīng)工況下應(yīng)選的最優(yōu)或次優(yōu)懸掛的K和C，控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)做出響應(yīng)。6）.自適應(yīng)控制自適應(yīng)控制方法是一種擁有實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)控制器的控制算法。列車(chē)懸掛振動(dòng)系統(tǒng)是含有許多不確定因素的非線(xiàn)性動(dòng)力系統(tǒng)，總是存在非線(xiàn)性、時(shí)變等因素，難以用線(xiàn)性時(shí)不變的定常反饋控制器達(dá)到預(yù)定的性能要求。由于自適應(yīng)控制能夠處理小范圍緩變系統(tǒng)問(wèn)題，因此，對(duì)于懸掛系統(tǒng)表現(xiàn)出來(lái)的非線(xiàn)性和老化問(wèn)題，采用自適應(yīng)控制十分合適。目前的自適應(yīng)控制是在假定缺乏完整的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)信息和工作環(huán)境未知的條件下進(jìn)行控制的。應(yīng)用于列車(chē)懸掛系統(tǒng)振動(dòng)控制的自適應(yīng)控制方法主要有自校正控制和模型參考自適應(yīng)控制兩種。自校正控制是一種將受控對(duì)象參數(shù)在線(xiàn)識(shí)別與控制器參數(shù)實(shí)時(shí)整定相結(jié)合的控制方法。采用自校正控制方法能適應(yīng)懸掛載荷及元件特性的變化，并自動(dòng)調(diào)整懸掛系統(tǒng)的控制器來(lái)降低車(chē)輛的振動(dòng)。模型參考自適應(yīng)控制是當(dāng)外界激勵(lì)條件和車(chē)輛自身參數(shù)變化時(shí)，被控車(chē)輛的振動(dòng)輸出仍能跟蹤理想的參考模型，從而獲得預(yù)期性能的控制方法。有關(guān)資料表明，采用自適應(yīng)控制的懸掛阻尼減振系統(tǒng),能較好地改善車(chē)輛行駛性能。在自適應(yīng)控制方面研究不少，但自校正控制需要在線(xiàn)辨識(shí)大量的結(jié)構(gòu)參數(shù)，因而計(jì)算量大，實(shí)時(shí)性不好；模型參考控制同樣涉及軌道不平順信息的精度問(wèn)題。另外，當(dāng)懸掛系統(tǒng)參數(shù)由于突然的沖擊而在較大的范圍變化，自適應(yīng)控制的魯棒性將降低。7）.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由大量處理單元(神經(jīng)元)所組成的高度并行的非線(xiàn)性動(dòng)力系統(tǒng)。它能對(duì)非線(xiàn)性特性進(jìn)行學(xué)習(xí)和記憶，能以任意精度反映被學(xué)習(xí)對(duì)象的特征。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制無(wú)需對(duì)實(shí)際的懸掛作線(xiàn)性化處理，所控制的懸掛系統(tǒng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，與用傳統(tǒng)的LQ 控制器控制的懸掛相比性能更加優(yōu)越。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本思想是從仿生學(xué)的角度模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的運(yùn)作方式，使機(jī)器具有人腦那樣的感知、學(xué)習(xí)和推理能力。對(duì)控制科學(xué)而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大吸引力在于以下幾點(diǎn)：①.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是非線(xiàn)性系統(tǒng)，能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系；②.具有高度的自適應(yīng)性和自組織性，能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)嚴(yán)重不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性；③.系統(tǒng)信息等勢(shì)分布存貯在網(wǎng)絡(luò)的各神經(jīng)元及其連接權(quán)中，故有很強(qiáng)的魯捧性和容錯(cuò)能力；④.信息的并行處理方式使得快速進(jìn)行大量運(yùn)算成為可能。這些特點(diǎn)說(shuō)明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決高度非線(xiàn)性和嚴(yán)重不確定性系統(tǒng)的控制方面有巨大潛力?？梢哉f(shuō)，采用傳統(tǒng)控制理論解決的各種實(shí)際問(wèn)題，幾乎都可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)來(lái)解決，而許多傳統(tǒng)控制技術(shù)不能解決的問(wèn)題也可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)解決。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制領(lǐng)域許多成功的應(yīng)用實(shí)例使人們看到了智能控制時(shí)代的到來(lái)。車(chē)輛半主動(dòng)懸掛系統(tǒng)是一非線(xiàn)性系統(tǒng)，采用常規(guī)的控制方式有一定的局限性。為了更好地逼近實(shí)際，獲得更佳控制效果，近年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法越來(lái)越受到重視，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意非線(xiàn)性函數(shù)，具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能，用做控制器和辨識(shí)器具有自適應(yīng)能力，因此適用于車(chē)輛懸掛系統(tǒng)的建模和控制。由于受到當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件發(fā)展的制約，大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)代尚待時(shí)日；但具備簡(jiǎn)單功能的神經(jīng)芯片的成功研制已經(jīng)使人們受到了很大的鼓舞。由此可見(jiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計(jì)算、分布式信息存儲(chǔ)、容錯(cuò)能力強(qiáng)以及具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能等一系列優(yōu)點(diǎn)。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于表達(dá)基于規(guī)則的知識(shí)，因此在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，由于不能很好地利用已有的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，只能將初始權(quán)值取為0或隨機(jī)數(shù),從而增加了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間或者陷入非要求的局部限值，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)不足。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制只能描述大量數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜函數(shù)關(guān)系，難于理解，而且不能直接處理結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，它需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)自學(xué)習(xí)的過(guò)程，并以并行分布結(jié)構(gòu)來(lái)估計(jì)輸入輸出的映射關(guān)系。8）.模糊控制模糊控制(Fuzzy Control)是把控制知識(shí)表示成語(yǔ)言變量的控制規(guī)則，再用這些規(guī)則去控制系統(tǒng)，適用于數(shù)學(xué)模型未知的、復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)的控制。它避開(kāi)問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，對(duì)人們關(guān)于某個(gè)控制問(wèn)題成功或失敗的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行加工，總結(jié)出知識(shí)，從中提煉出控制規(guī)則，用一系列的模糊條件語(yǔ)句構(gòu)造系統(tǒng)的模糊語(yǔ)言變量模型，應(yīng)用模糊推理方法，可以得到適合要求的控制量。因此，模糊控制器是一種語(yǔ)言變量的控制器。模糊控制主要是依據(jù)人工操作員的經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用Fuzzy 集合理論進(jìn)行控制。它具有以下特點(diǎn)：①.不需已知被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，一般只需提供現(xiàn)場(chǎng)操作人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)及操作數(shù)據(jù)。這樣對(duì)一些復(fù)雜系