Исследование эффективности активной подвески грузового автомобиля со вспомогательными гидравлическими цилиндрами

Колебания кузова автомобиля при преодолении неровностей дороги не только вызывают дискомфорт у водителя, но и негативно сказываются на качестве перевозимого груза. Многочисленные проведенные исследования, направленные на улучшение характеристик систем подрессоривания с целью повышения комфорта езды и устойчивости кузова автомобиля, показали, что оснащение грузовых транспортных средств активной подвеской является наиболее эффективным техническим решением для обеспечения комфортных условий труда водителя и сохранности транспортируемого груза. В данной статье акцент сфокусирован на моделировании и управлении активной подвеской грузового автомобиля в специализированном программном обеспечении с последующей оценкой ее эффективности по сравнению с традиционной пассивной подвеской. В частности, в работе представлена четвертная модель подвески автомобиля с интегрированной субмоделью вспомогательного гидравлического цилиндра, управляемого посредством программного ПИД-регулятора. Входные параметры моделируемой системы подрессоривания определялись в ходе натурных экспериментов с реальными транспортными средствами в лабораторных и дорожных условиях. Для подтверждения адекватности предложенной математической модели разработан сценарий и проведен эксперимент по измерению параметров колебаний кузова при преодолении грузовым автомобилем неровностей в режиме «пассивного» управления подвеской. Валидация модели позволила в дальнейшем сфокусироваться на исследовании эффективности активной подвески с ПИД-регулированием давления в рабочей полости вспомогательного гидравлического цилиндра и  сопоставлении полученных результатов с вариантом «пассивного» управления системой подрессоривания. Результаты исследования показали, что система активной подвески в сочетании с ПИД-алгоритмом управления давлением вспомогательного гидроцилиндра значительно улучшает оценочные показатели процесса затухания колебания кузова автомобиля. Так, время затухания колебаний кузова сокращается c 1,61 до 0,92 с, а максимальная амплитуда и среднее ускорение колебаний уменьшаются соответственно на 16,7 и 61,5 %. При этом коэффициент демпфирования системы уменьшается с 0,260 до 0,245 (приблизительно на 5,8 %), что в совокупности подтверждает эффективность разработанной в рамках данного исследования активной системы подрессоривания, а также способствует повышению общей производительности автомобиля с точки зрения устойчивости, безопасности и комфортабельности езды.

1. Soliman A., Kaldas M. (2021) Semi-Active Suspension Systems From Research to Mass-Market – a Review. Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control, 40 (2), 1005–1023. https://doi.org/10.1177/1461348419876392.

2. Riduan A.F.M., Tamaldin N., Sudrajat A., Ahmad F. (2018) Review on Active Suspension System. SHS Web of Conferences, 49, 02008. https://doi.org/10.1051/shsconf/20184902008.

3. Karnopp D., Margolis D. (1984) Adaptive Suspension Concepts for Road Vehicles. Vehicle System Dynamics, 13 (3), 45–160. https://doi.org/10.1080/00423118408968772.

4. Mikhailau V. V., Snitkov A. G., Liahov S. V. (2016) Improvement of Bus Operational Characteristics While Using Integrated Control of Suspension and Transmission. Nauka i Tehnika = Science & Technique,15 (1), 37–45. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2016-15-1-37-45 (in Russian).

5. Kumar M. S., Vijayarangan S. (2007) Analytical and Experimental Studies on Active Suspension System of Light Passenger Vehicle to Improve Ride Comfort. Mechanic, 65 (3), 34–41.

6. Lin B., Su X., Li X. (2019) Fuzzy Sliding Mode Control for Active Suspension System with Proportional Differential Sliding Mode Observer. Asian Journal of Control, 21 (1), 264–276. https://doi.org/10.1002/asjc.1882.

7. Chen S. A., Wang J. C., Yao M., Kim Y. B. (2017) Improved Optimal Sliding Mode Control for a Non-Linear Vehicle Active Suspension System. Journal of Sound and Vibration, 395, 1–25. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2017.02.017.

8. Bai R., Guo D. (2018) Sliding Mode Control of the Active Suspension System with the Dynamics of a Hydraulic Actuator. Complexity, 2018, 5907208. https://doi.org/10.1155/2018/5907208.

9. Deshpande V. S., Mohan B., Shendge P., Phadke S. (2014) Disturbance Observer-Based Sliding Mode Control of Active Suspension Systems. Journal of Sound and Vibration, 333 (11), 2281–2296. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2014.01.023.

10. Deshpande V. S., Bhaskara M., Phadke S. (2012) Sliding Mode Control of Active Suspension Systems Using a Disturbance Observer. 12th International Workshop on Variable Structure Systems. IEEE, 70–75. https://doi.org/10.1109/VSS.2012.6163480.

11. Leon-Vargas F., Garelli F., Zapateiro M. (2018) Limiting Vertical Acceleration for Ride Comfort in Active Suspension Systems. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 232 (3), 223–232. https://doi.org/10.1177/0959651817745469.

12. Karkoub M. A., Zribi M. (2006) Active/Semi-Active Suspension Control Using Magnetorheological Actuators. International Journal of Systems Science, 37 (1), 35–44. https://doi.org/10.1080/00207720500436344.

13. East W., Turcotte J., Plante J. S., Julio G. (2021) Experimental Assessment of a Linear Actuator Driven by Magnetorheological Clutches for Automotive Active Suspensions. Journal of intelligent Material Systems and Structures, 32 (9), 955–970. https://doi.org/10.1177/1045389X21991237.

14. Le V. N., Dam H. P., Tran T. D., Nguyen T. K., Kharytonchyk S. V., Kusyak V. A. (2024) Control Voltage Effect on Operational Characteristics of Vehicle Magnetorheological Damper. Nauka i Tehnika = Science & Technique, 23 (5), 417–426. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2024-23-5-417-426.

15. Shen X., Peng H. (2003) Analysis of Active Suspension Systems with Hydraulic Actuators. Proceedings of the 2003 IAVSD conference, Atsugi, Japan, August 2003, 2 (2), 10.

16. Liu Y. J., Zeng Q., Liu L., Tong S. (2018) An Adaptive Neural Network Controller for Active Suspension Systems with Hydraulic Actuator. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 50 (12), 5351–5360. https://doi.org/10.1109/TSMC.2018.2875187.

17. Su X. (2017) Master–Slave Control For Active Suspension Systems with Hydraulic Actuator dynamics. IEEE Access, 5, 3612–3621. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2672598.

18. Rajamani R., Hedrick J. (1994) Performance of Active Automotive Suspensions with Hydraulic Actuators: Theory and Experiment. IEEE, Proceedings of 1994 American Control Conference-ACC'94, 2, 1214–1218. https://doi.org/10.1109/acc.1994.752251.

19. Sam Y., Hudha K. (2006) Modelling and Force Tracking Control of Hydraulic Actuator for an Active Suspension system. 1st IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, 1–6. https://doi.org/10.1109/ICIEA.2006.257242.

20. Wang T., Li G. (2018) Adaptive Critic Optimal Fuzzy Control for Quarter-Car Suspension Systems. 5th International Conference on Information, Cybernetics, and Computational Social Systems (ICCSS), 440–444. https://doi.org/10.1109/ICCSS.2018.8572428.

21. Li H., Liu H., Gao H., Shi P. (2011) Reliable Fuzzy Control for Active Suspension Systems with Actuator Delay and Fault. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 20 (2), 342–357. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2011.2174244.

22. Rao M., Prahlad V. (1997) A Tunable Fuzzy Logic Controller for Vehicle-Active Suspension Systems. Fuzzy Sets and Systems, 85 (1), 11–21. https://doi.org/10.1016/0165-0114(95)00369-X.

23. Ahmed A.E.N.S., Ali A. S., Ghazaly N. M., Abd el-Jaber G. (2015) PID Controller of Active Suspension System for a Quarter Car Model. International Journal of Advances in Engineering & Technology, 8 (6), 899–909.

24. Shafiei B. (2022) A Review on PID Control System Simulation of the Active Suspension System of a Quarter Car Model while Hitting Road Bumps. Journal of The Institution of Engineers (India), Series C, 103 (4), 1001–1011. https://doi.org/10.1007/s40032-022-00821-z.

25. Talib M.H.A., Darns I.Z.M. (2013) Self-Tuning PID Controller for Active Suspension System with Hydraulic Actuator. IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI). IEEE, 86–91. https://doi.org/10.1109/ISCI.2013.6612381.

26. Mahmoodabadi M., Nejadkourki N. (2022) Optimal Fuzzy Adaptive Robust PID Control for an Active Suspension system. Australian Journal of Mechanical Engineering, 20 (3), 681–691. https://doi.org/10.1080/14484846.2020.1734154.

27. Zhilevich M. (2003) Calculation of Mobile Machine Oscillations in View of Internal Processes in Pneumo-hydraulic Suspension. Nauka i Tehnika = Science & Technique, (5), 46–52 (in Russian).

28. Hurski N., Karami A. K. (2010) Modeling and Optimization of Vehicle Suspension Oscillations. Nauka i Tehnika = Science & Technique, (1), 44–47 (in Russian).

29. Gao H., Jézéque L., Cabrol E., Vitry B. (2020) Robust Design of Suspension System with Polynomial Chaos Expansion and Machine Learning. Nauka i Tehnika = Science & Technique, 19 (1), 43–54. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-1-43-54.