[論文レビュー] Hybrid control strategy for a semi active suspension system using fuzzy logic and bio-inspired chaotic fruit fly algorithm

Vikram Bhattacharjee, Debanjan Chatterjee+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2017

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ひとこと要約

本稿では、PIDチューニングに生物にインspiredされた混沌的フードフライ最適化アルゴリズムを組み合わせたファジィ論理と組み合わせたハイブリッド制御戦略を、半アクティブサスペンションシステムに提案する。この手法は、アクティブサスペンションシステムと比較してピーク加速度を83.3%低減し、サスペンション変形量を28.57%低減する。従来の最適化手法（GA、PSO、BFO）を上回り、振動抑制と快適性の向上に優れる。

ABSTRACT

This study proposes a control strategy for the efficient semi active suspension systems utilizing a novel hybrid PID-fuzzy logic control scheme .In the control architecture, we employ the Chaotic Fruit Fly Algorithm for PID tuning since it can avoid local minima by chaotic search. A novel linguistic rule based fuzzy logic controller is developed to aid the PID.A quarter car model with a non-linear spring system is used to test the performance of the proposed control approach. A road terrain is chosen where the comfort and handling parameters are tested specifically in the regions of abrupt changes. The results suggest that the suspension systems controlled by the hybrid strategy has the potential to offer more comfort and handling by reducing the peak acceleration and suspension distortion by 83.3 % and 28.57% respectively when compared to the active suspension systems. Also, compared to the performance of similar suspension control strategies optimized by stochastic algorithms such as Genetic Algorithms (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Bacterial Foraging Optimization (BFO), reductions in peak acceleration and suspension distortion are found to be 25%, 32.3%, 54.6% and 23.35 %, 22.5%, 5.4 % respectively.The details of the solution methodology have been presented in the paper.

研究の動機と目的

• 半アクティブサスペンションシステムにおける快適性と走行安定性の向上を目的としたハイブリッド制御戦略の開発。
• 局所的最小値に陥るのを避けるために、混沌的探索機構を用いて従来のPIDチューニング手法の限界を克服すること。
• 最適化されたPIDパラメータを用いた新規ファジィ論理制御器の統合による動的応答の向上。
• 非線形クォーターカー・モデルを用いて、急激な道路入力下でのシステム性能の評価。
• 既存の確率的最適化手法（GA、PSO、BFO）と比較して、提案手法の性能を評価すること。

提案手法

• ファジィ論理制御器が道路および車両動態に基づきサスペンション力の調整を行う、ハイブリッドPID-ファジィ論理制御アーキテクチャを設計。
• PID制御器パラメータのチューニングに、混沌的局所探索を活用して局所的最小値を回避する混沌的フードフライ最適化アルゴリズム（CFFOA）を採用。
• CFFOAは、標準的なメタヒューリスティクスよりも優れたパラメータ空間探索を可能にする混沌的シーケンスを用いる。
• 非線形スプリングシステムを備えた非線形クォーターカー・モデルを用いて、実際のサスペンション挙動をシミュレート。
• 厳しい条件下での性能評価を目的に、急激な変化を示す道路入力を選択。
• ピークサスペンション加速度やサスペンション変形量などの指標を用いて性能を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 混沌的フードフライ最適化アルゴリズムは、局所的最小値を回避しつつ、半アクティブサスペンションシステムのPIDパラメータを効果的にチューニングできるか？
• RQ2 提案されたハイブリッドファジィ-PID制御戦略は、アクティブサスペンションシステムと比較して快適性と走行安定性の面で優れているか？
• RQ3 他の確率的最適化手法（GA、PSO、BFO）と比較して、ハイブリッド戦略はサスペンション振動をどの程度低減できるか？
• RQ4 非線形サスペンション環境下で、ファジィ論理制御器は急激な道路入力にどの程度適応できるか？
• RQ5 提案されたハイブリッド制御アプローチを用いることで、ピーク加速度とサスペンション変形量はどの程度改善されるか？

主な発見

• 提案されたハイブリッド制御戦略は、アクティブサスペンションシステムと比較してピークサスペンション加速度を83.3%低減した。
• サスペンション変形量はアクティブサスペンションシステムと比較して28.57%低減し、快適性と安定性の向上を示している。
• 遺伝的アルゴリズムで最適化されたシステムと比較すると、ピーク加速度は25%低減され、サスペンション変形量は32.3%低減された。
• 粒子群最適化（PSO）と比較すると、ピーク加速度と変形量の両方でそれぞれ23.35%および22.5%の低減が達成された。
• 細菌採餌最適化（BFO）と比較して、混沌的フードフライアルゴリズムはピーク加速度を54.6%低減し、変形量を5.4%低減した。
• ファジィ論理とCFFOAで最適化されたPIDの統合により、急激な道路入力下でも優れた振動抑制と動的応答が達成された。