[发明专利]一种基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法

权利要求书

1.一种基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：

(1)建立悬架系统状态空间方程

其中X为状态变量，U为输入，包括作动力输入及路面不平度输入，Y为输出量，A₁、B₁、C₁、D₁为系数矩阵；

(2)构建LQR线性二次型优化目标函数：

其中，Q和R为加权系数矩阵，为待优化的变量；

(3)采用最优算法进行Q及R矩阵优化，所述特征在于：

(i)确定车辆以不同车速行驶于不同等级路面时的性能评价指标及各指标权重，即以车身加速度均方根值悬架动挠度均方根值及车轮动变形均方根值为悬架性能评价指标，三个性能的加权系数依次为ε₁、ε₂和ε₃，由此得到遗传算法加权优化目标为：

(ii)在路况良好的A级或B级路面，车辆平均通过车速较高，平顺性控制及悬架动挠度限制需求小，但为给操稳性留下控制裕度，在最优算法优化目标中增加车轮动载荷控制权重ε₃；反之，在路况较差的C级、D级甚至更加恶劣的道路状况，车辆平均通过车速较低，操稳性控制需求小，平顺性控制及悬架动挠度限制需求大，此时，在最优算法优化目标中增加车身加速度权重ε₁和悬架动挠度权重ε₂；

(iii)按照步骤(i)和(ii)所述方法，根据路面等级及行驶车速的不同，调整加权系数ε₁、ε₂和ε₃；

(iv)按照上述方法，可通过离线仿真，分别优化得到不同路面等级下，各性能指标动态加权的最优Q和R矩阵；

(4)实际应用时，使车辆在不同等级道路上行驶，通过传感器实时采集车辆垂向振动状态，实时测量簧上质量垂向加速度、簧下质量垂向加速度、悬架动挠度；

(5)根据步骤(4)的量测值，采用机器学算法，完成路面等级在线判断；

(6)将步骤(5)实时判断的路面等级信息输入至LQR控制器，使LQR控制器的Q和R加权矩阵依据路面等级进行切换，实现不同等级路面的多目标动态最优控制。

2.根据权利要求1所述的基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法，其特征在于：通过离线仿真的方法，得到适用于不同路面等级下、不同权重的综合目标最优Q和R矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法，其特征在于：通过传感器实时采集车辆垂向动力学响应和智能聚类算法，实时判断当前道路不平度等级，从而针对性地为LQR动态多目标选取最优的Q和R矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法，其特征在于：所述机器学算法为支持向量机。

5.根据权利要求1所述的基于路面等级识别的多目标动态最优主动悬架控制方法，其特征在于：所述最优算法为遗传算法或粒子群优化算法。