Адаптивные амортизаторы для современных автомобилей
Все чаще автолюбители делают выбор в пользу регулируемой подвески, которая подстраивается под любой тип дорожной поверхности. Ученые Автотранспортного факультета Политехнического института ЮУрГУ – декан факультета, доктор технических наук, профессор Юрий Рождественский; доктор технических наук, профессор Сергей Алюков и инженер конструкторского отдела Центра компьютерного инжиниринга ЮУрГУ, ассистент кафедры автомобильного транспорта Александр Алюков выяснили, насколько можно улучшить качество работы адаптивных амортизаторов регулируемой подвески автомобиля при помощи искусственной нейронной сети.
Адаптивные амортизаторы подвески транспортного средства являются перспективным направлением научных исследований, поскольку позволяют существенно повысить такие показатели как плавность хода, комфортабельность, а также управляемость, устойчивость, безопасность движения. Активные адаптивные амортизаторы имеют в своей конструкции источник энергии, за счет чего при движении транспортного средства возможно полностью исключить нежелательные вертикальные перемещения кузова.
– Активный амортизатор представляет собой сложную техническую систему с существенно нелинейными рабочими характеристиками, обладающими свойством гистерезиса, «запоздалой реакции» на изменение условий. Сложность в управлении активными амортизаторами заключается в том, что одни и те же требуемые значения сил могут быть достигнуты воздействием на различные по своей природе исполнительные элементы. Так, рассматриваемый в статье амортизатор имеет в своей конструкции электромагнитные клапаны и гидравлический насос, характеризующийся длительным временем срабатывания. Но при ошибках управления гидравлическим насосом результирующая ошибка системы может быть значительно ниже, чем при управлении электромагнитными клапанами, – поясняет профессор Рождественский.
Существующие на сегодняшний день конструкции систем управления адаптивными амортизаторами не позволяют в полной мере реализовать их потенциальные преимущества из-за использования упрощенных алгоритмов управления, основанных на идеализированных математических моделях.
«Умные» амортизаторы повысят уровень комфорта при вождении автомобиля
Учеными ЮУрГУ предложен алгоритм управления активным амортизатором на основе искусственной нейронной сети. Нейронные сети могут аппроксимировать любую непрерывную функцию многих переменных с любой точностью, зависящей от выбора структуры сети и от ее обучения, что позволяет им находить применение в самых различных областях, в том числе в системах управления.
– Обучение нейросети проводилось с помощью большого объема экспериментальных данных, охватывающих различные режимы работы амортизатора. Была выбрана структура нейронной сети с временной задержкой, что позволило ей «запоминать» последовательности входных сигналов и таким образом учесть свойство гистерезиса. В предложенном алгоритме нейронная сеть объединена с пропорционально-интегрально-дифференциальными регуляторами, которые настраивались современными эволюционными алгоритмами. Результаты работы алгоритма при отработке типовых и экстремальных режимов работы амортизатора, а также в составе комплексной системы управления адаптивной подвеской, показывают высокую эффективность предложенного решения, – говорит Александр Алюков.
Активные амортизаторы потребляют много энергии, поэтому наиболее перспективным представляется их использование в подвесках электрических и гибридных автомобилей, полагают исследователи. В настоящее время команда ученых продолжает изыскания по адаптивным подвескам транспортных средств совместно с коллегами из ведущих мировых научно-исследовательских лабораторий и университетов США, Германии и Испании.
Исследования в области цифровой индустрии являются одними из трех стратегических направлений развития научной и образовательной деятельности Южно-Уральского государственного университета наряду с экологией и материаловедением.
