[发明专利]带有位置约束和输入饱和的汽车悬架事件触发控制方法

权利要求书

1.带有位置约束和输入饱和的汽车悬架事件触发控制方法，其特征在于包含以下步骤：

(a)建立汽车非线性主动悬架控制系统的状态空间模型，对于二自由度的非线性四分之一主动悬架模型，其动力学微分方程为：

其中：f₁(z_s,z_us)＝k_s1(z_s-z_us)+k_s2(z_s-z_us)²+k_s3(z_s-z_us)³，

其中，m_s代表车身质量,m_us代表车轮质量,k_s1,k_s2,k_s3分别为悬架弹簧的线性系数、二次项系数和三次项系数,和分别代表悬架阻尼的线性系数和二次项系数,k_us代表轮胎的线性弹簧系数,B_us代表轮胎的线性阻尼系数,z_s代表车身的垂直位移,z_us代表非簧载质量的位移,z_r代表路面输入,u(v(t))代表主动悬架系统的控制输入，且存在如下形式的输入饱和：

选取车身的垂直位移、车身的速度、非簧载质量的位移和非簧载质量的速度为状态变量,即将悬架动力学微分方程转化为状态空间数学模型为：

所有系统的状态严格约束在如下的紧集内：

Ω_x:＝{x_i∈R||x_i|≤k_ci,i＝1,2,3,4}；

(b)设定约束条件：

(i)乘坐舒适性：驾乘舒适性通常是由在垂直方向上的车身加速度来评估的，因此，主要的控制目标之一是使得在垂直方向上的车身加速度尽可能的小；

(ii)行驶安全性：无论车辆行驶在何种工况下，车轮都不应该脱离地面，否则会造成交通事故，带来损失；故，为了确保车轮与地面时刻的接触，轮胎的动载荷不应超过它的静态轮胎载荷，即k_us(z_us-z_r)＜(m_s+m_us)g,g为重力加速度；

(iii)最大动挠度：悬架的动挠度满足|z_s-z_us|≤z_max,z_max是最大允许动挠度；

(c)在控制器的设计过程中每一步都会选取一个候选的李雅普诺夫函数构造虚拟控制器直到最后一步构造真实的控制器，控制方法具体如下：

由于f(x):Rⁿ→R是未知连续函数，故引入如下神经网络来处理：

其中，是带有神经网络的输出向量其维数为r,Φ＝[Φ₁,Φ₂,...,Φ_k]^T∈R^k定义为权重向量,k大于1定义为神经网络节点的个数,P(Z)＝[p₁(Z),p₂(Z),...,p_k(Z)]^T∈R^k,选取的高斯函数p_i(Z)为：

其中，为接收域的中心,σ_i为高斯函数的宽度，对于充分大的k,有：

其中，δ(x)定义为逼近误差并且满足|δ(x)|≤ε；定义未知理想权重常数Φ^*为：

(d)定义跟踪误差变量为：

其中，y_d为参考信号，|y_d|≤Y₀＜k_c1,α₁定义为待设计的虚拟控制律并且δ₁,δ₂是如下处理输入饱和而设计的辅助系统的状态信号：

其中p₁＞0,p₂＞0是待设计的参数；

(e)构造虚拟控制律α₁为：

其中，k_b1＝k_c1-Y₀,k₁₁＞0,k₂₁＞0,0＜l₁＜1是待设计的参数；

(f)设计自适应神经网络事件触发控制器和事件触发机制为：

v(t)＝χ(t_k),t_k≤t＜t_k+1,

t_k+1＝inf{t＞t_k‖ψ(t)|≥γ|v(t)|+d₁}

其中，ψ(t)＝χ(t)-v(t),d₁＞0,0＜γ＜1,∈＞0和是设计的正常数；α₂为待设计的虚拟控制器；

(g)构造虚拟控制律α₂为：

其中，k₁₂＞0,k₂₂＞0,a₁＞0,0＜l₁＜1是待设计的参数；

(h)设计自适应律为：

其中，σ是待设计的常数。