CN111125837A - 用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，具体过程为：确定电机工作在的三个区域，确定电机工作在区域Ⅰ、区域Ⅱ及区域Ⅲ时所对应的系统能量平衡方程，并进一步确定能量平衡方程中的修正因子；根据所述能量平衡方程及修正因子，确定电机工作在各区域下的电机输出控制力的范围[F_emin,F_emax]；当所需的最优控制力F_c处于控制力范围内时，输出最优控制力F_e＝F_c，当所需的最优控制力F_c大于最大控制力时，输出最大控制力F_e＝F_emax，当所需最优控制力F_c小于最小控制力时，输出最小控制力F_e＝F_emin。本发明可以有效改善主动悬架车辆系统动力学特性和系统能耗的兼容性，从而在符合驾驶员要求的前提下，实现电机在其各个工作区域内工作效率的最大化。

Description

用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法

技术领域

本发明提出一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，尤其针对主动悬架动力学特性和系统能耗进行综合优化，属于车辆控制技术领域。

技术背景

目前，主动悬架系统可以利用电机输出主动控制力的特性，对车辆的主动侧倾和安全控制提供一种有效的保障途径，同时可以利用电机自身的工作特性回收系统的振动能量，从而提高能量的利用率。

一方面，主动悬架的应用可以稳定在复杂道路环境中行驶车辆的车身姿态，从而改善车辆的操纵稳定性，有效降低车辆侧翻等高风险事故的发生，同时能够通过降低车身的垂加速度来有效提高车辆在行驶过程中的舒适性，从而在最大范围内改善驾驶员以及乘客的乘坐体验。但主动控制过程依赖于主动控制力的输出，其伴随着能量的传递与消耗，随之而产生的则是主动悬架系统的高能耗问题，这也是在其应用过程中亟需解决的问题。

另一方面，主动悬架系统可以利用电机的特性来回收系统振动能量，从而有效降低系统的能耗，但是在这种以降低能耗为主导的工作模式下，主动悬架对于车辆舒适性和操纵稳定性的改善率将大幅下降，从而失去它本身特有的优势。

目前针对主动悬架的研究，一方面集中于进行主动悬架的结构优化，目的为在能量回收过程中提高其系统的回收效率，而另一方面，则聚焦于主动悬架的控制策略设计，从而实现在全局范围内对系统性能目标进行优化控制。常规主动悬架系统控制策略，往往侧重于对两方面性能中某一方面性能的提高，因此这两方面性能的兼容则成为研究的关键性问题。

现有控制策略总是存在侧重点的不同，无法同时兼顾。对于不同控制策略作用下系统综合性能的评估，受制于系统非单一目标性能变量所带来的衡量指标不统一的问题，这也使“如何正确合理衡量在多目标控制条件下对悬架控制策略进行评价”成为研究过程中的难题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，该控制方法以主动悬架系统的动力学性能和能耗改善的综合优化为目标，进而实现对主动悬架系统进行最优控制。

一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，具体过程为：

电机以电动机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相同，电机做正功消耗能量，输出主动控制力时，定义此时电机工作在区域Ⅰ；

电机以电动机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相反，电机消耗所吸收的振动能量和电源电能，输出主动控制力，定义此时电机工作在区域Ⅱ；

电机以发电机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相反，电机回收振动能量并将其转化为电能存储在电池中，同时被动输出控制力，定义此时电机工作在区域Ⅲ；

确定电机工作在区域Ⅰ、区域Ⅱ及区域Ⅲ时所对应的系统能量平衡方程，并进一步确定能量平衡方程中的修正因子；

根据所述能量平衡方程及修正因子，确定电机工作在各区域下的电机输出控制力的范围[F_emin,F_emax]；

当所需的最优控制力F_c处于控制力范围内时，输出最优控制力F_e＝F_c，当所需的最优控制力F_c大于最大控制力时，输出最大控制力F_e＝F_emax，当所需最优控制力F_c小于最小控制力时，输出最小控制力F_e＝F_emin。

进一步地，本发明电机工作在区域Ⅰ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₁W_V,1+W_F＝W_E+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_F为消耗的电池电能；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_V,1为电机工作在区域1时，车辆行驶动能转化而来的振动能量；k₁为实际振动能量的修正因子。

进一步地，本发明电机工作在区域Ⅱ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₂W_V,2+W_F＝W_E+η₂W_M+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_F为消耗的电池电能；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_M为电机回收的能量；W_V,2为电机工作在区域2时，车辆行驶动能转化而来的振动能量，k₂为实际振动能量的修正因子，η₂为能量回收效率。

进一步地，本发明电机工作区域Ⅲ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₃W_V,3＝W_E+η₃W_M+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_M为电机回收的能量；W_V,3为电机工作在区域3时，车辆行驶动能转化而来的振动能量，k₃为实际振动能量的修正因子，η₃为能量回收效率。

进一步地，本发明所述修正因子为：

其中，λ为正数，W_a,i为实际测量得到的能量消耗。

进一步地，本发明所述确定电机工作在各区域下的电机输出控制力的范围为：

根据电机当前的工作(电动机还是发电机)模式，根据相应回路电阻的极值，计算出由车辆行驶动能转化而来的振动能量；

根据电机当前的工作状态判断其所处的工作区域，利用该区域对应的能量平衡方程及修正因子，计算回路电阻处于极值时，电机输出力范围[F_emin,F_emax]。

进一步地，本发明将车身姿态改善率、舒适性改善率和能量回收效率这三个目标性能的关联系数序列进行加权求和，得到最优参考序列下的加权求和γ_io和最差参考序列下的加权求和γ_iw；

定义系统性能因子Θ为：

基于所述系统性能因子Θ，利用输出的电机控制力F_e来计算最优目标函数来进而得到最优控制力F_c：

minJ＝min(||Θ||²+||F_c-F_e||²)

再根据得到的最优控制力F_c，计算输出控制力F_e，循环迭代实现对系统的最优控制。

有益效果

本发明所提出的控制方法，可以有效改善主动悬架车辆系统动力学特性和系统能耗的兼容性，从而在符合驾驶员要求的前提下，实现电机在其各个工作区域内工作效率的最大化。

本发明在多优化性能目标的前提下，提出一个定量化的综合评价指数，实现了对系统综合性能的直观评价与比较及优化迭代。

附图说明

图1为控制策略下的两种控制模式及其评价方法；

图2为电动机的实际工作区域；

图3为发电机的实际工作区域；

图4为装配主动悬架系统车辆的系统能量流动及控制策略逻辑图；

图5为综合评价指数生成方法。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。

一、主动悬架系统能量组成分析推导

主动悬架系统内部的能量组成和转换，需要对由车辆行驶动能转化而来的振动能量和以下五种能量进行计算：悬架系统内部的能量、电机回收的能量、回路内部电阻的热损耗、电机输出主动控制力消耗的能量和电机输出力做的功。

由车辆行驶动能转化而来的振动能量为：

其中，K为轮胎刚度，q为路面垂向激励，z_t和

分别为轮胎垂向位移和速度。

主动悬架系统内部的能量为：

其中，E_m和E_s分别为悬架系统的动能和弹性势能，m为簧上质量，K为悬架刚度系数，z和v分别为悬架的位移和速度。

所消耗的电池电能为：

W_F＝∫P_Fdt (3)

其中，为P_F为电池功率。

电机回收的能量W_M为：

W_M＝∫P_Mdt (4)

其中，P_M为电机回收能量的功率。

回路电阻的热损耗W_R为：

其中，i_m和i_g分别为电动机驱动回路和发电机驱动回路中的电流，R_m和R_g分别为电动机驱动回路和发电机驱动回路中的电阻。

电机输出力F_e做的功为：

W_J＝∫F_evdt (6)

式中，电机输出力F_e的计算方程为：

式中，k_i为电磁力系数。

系统的能耗平衡方程为：

W_V+W_F＝W_E+W_M+W_R+W_J (8)

系统能量组成如图1所示。

二、电机工作区域划分分析

定义悬架速度v方向向上为正，向下为负，电机控制力F_e方向向上为正，向下为负。根据电机控制力与悬架速度关系可以将电机的工作范围划分为四个象限。

悬架速度v与电机控制力F_e方向同为正，位于第一象限；悬架速度v为负，电机控制力F_e方向为正，位于第二象限；悬架速度v与电机控制力F_e方向同为负，位于第三象限；悬架速度v为正，电机控制力F_e方向为负，则位于第四象限。

悬架速度与电机控制力相同，电机消耗电能输出主动控制力；悬架速度与电机控制力方向相反，电机做负功从外部吸收能量。在每个象限内，可以通过调节电阻R的大小来改变回路中的电流大小i，进而实现电机输出力F_e的大小调节，但无法改变电机输出力F_e的方向。

电机控制力F_e的大小，则是匹配由控制器通过性能目标函数计算得到的最优控制力F_c的方向与大小。电机可以是以电动机的形式工作，也可以是以发动机的形式工作，在电机以电动机的形式工作在区域Ⅰ(即第一与第三象限)内，电机控制力与悬架速度方向相同，电机做正功消耗能量，输出主动控制力；在电机以电动机的形式工作在区域Ⅱ(即第二与第四象限)内，电机控制力与悬架速度方向相反，电机消耗所吸收的振动能量和电源电能，输出主动控制力。在电机以发电机的形式工作在区域Ⅲ(第二和第四象限内的有限区间)内，区域大小与电阻R_g大小相关，电机控制力与悬架速度方向相反，发电机回收振动能量并将其转化为电能存储在电池中，同时被动输出控制力。所描述的电动机和发电机的工作区域分别如图2和3所示。

三、能量流分析

根据第一部分分析推导的能量平衡方程，如式(8)所示，可以得到主动悬架内部的能量流动与电机工作区域相关，同时得到工作区域Ⅰ同时对应能量流动关系，工作区域Ⅱ对应能量流动关系以及区域Ⅲ对应能量流动关系，这也导致能量以势能、电池电能、机械能和热损耗的形式在系统中循环，所描述的系统能量流动如图1所示。计算结果具体如下：

(1)当电机工作在区域Ⅰ时，定义此时系统内部的能量流动关系为能量流1，此时电池组输出电能驱动电机，输出主动控制力，这一过程中电池输出能量的一部分被回路中电阻所耗散，能量从电能转化为热能和机械能。

系统的能耗平衡方程为：

k₁W_V,1+W_F＝W_E+W_R+W_J (9)

式中，k₁为能量流1所对应的实际振动能量的修正因子。

(2)当电机工作在区域Ⅱ时，定义此时系统内部的能量流动关系为能量流2，电动机一方面做负功吸收振动能量，另一方面消耗来源于电池的电能，这两部分能量被用来产生主动控制力，但最终都同时被回路中的电阻转化为热能所耗散。

系统的能耗平衡方程为：

k₂W_V,2+W_F＝W_E+η₂W_M+W_R+W_J (10)

式中，k₂为能量流2所对应的实际振动能量的修正因子，η₂为能量流2所对应的能量回收效率。

(3)当电机工作在区域Ⅲ时，定义此时系统内部的能量流动关系为能量流3，发电机以高效吸收车辆系统的振动能量，其中一部分被回路中的电阻消耗，其余能量被回收存储到电池当中，发电机同时输出被动控制力，区域Ⅲ小于区域Ⅱ，因此产生控制力的范围远小于区域Ⅱ产生控制力的范围，对于大部分动力学目标性能的需求无法满足。

系统的能耗平衡方程为：

k₃W_V,3＝W_E+η₃W_M+W_R+W_J (11)

式中，k₃为能量流3所对应的实际振动能量的修正因子，η₃为能量流3所对应的能量回收效率。

(4)设定能量流所对应的振动能量修正因子为与悬架和电机参数相关的函数，通过岭回归算法对实验参数进行拟合得到，具体步骤如下：

步骤一、能量平衡方程为：

W_a,i,t＝k_iW_V,i,i＝1,2,3 (12)

式中，W_a,i,t为仿真得到的不同能量流所对应的理想能量损耗。

步骤二、定义目标到达代价函数为：

minJ＝min||W_a,i-k_iW_V,i||²,i＝1,2,3 (13)

步骤三、在步骤二的基础上，为到达代价函数添加正数项λ，则步骤二所述的目标代价函数变为：

minJ＝min(||W_a,i-k_iW_V,i||²+||λk_i||²),i＝1,2,3 (14)

进行求解则可以得到理想的能量修正因子k_i为：

其中，W_a,i为实际测量得到的能量消耗，以上能量流1、2和3都满足各自条件下的能量平衡方程。

通过对能量平衡方程的分析，从而将不同类型的能量归入到同一能量流的流动过程中，从而使能量流对应电机的工作区域，进而最大范围的输出主动控制力，实现对于车身姿态、舒适性和能量回收效率的改善。

基于第一部分主动悬架系统能量组成分析推导、第二部分电机工作区域划分分析以及第三部分能量流分析，可以设计得到主动悬架控制方法，该方法包括以主动控制力为导向的半能量回收控制模式和以降低系统能耗为导向的半能量回收控制模式。所述两种控制模式如图4所示。

一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，具体过程为：

以主动控制力输出为导向的半能量回收控制模式下，电机工作在Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ三个区域内，分别对应于能量流1、2和3，电机输出的主动控制力在较大的范围内可以匹配由控制器所计算出的最优控制力F_c，控制模式具体如下：

(一)如果电机输出控制力与悬架速度的方向相同，电机在区域Ⅰ内以电动机的形式工作，无法回收振动能量，系统内部能量流对应为能量流1。

对电机驱动回路电阻R_m进行调节，同时基于滚动优化求解分别得到修正因子k₁，从而对能量流1对应的能量平衡方程进行修正，得到系统回路中的电流区间分别为[i_{m_Ⅰ_min},i_{m_Ⅰ_max}]，由此可以得到电机输出力范围为[F_{e_Ⅰ_min},F_{e_Ⅰ_max}]，电阻R_m与输出力之间的关系；具体过程为：

对电动机驱动回路电阻R_m进行调节，由于电阻R_m变化会引起输出力的变化，从而带来轮胎垂向速度

的变化，因此由车辆行驶动能转化而来的振动能量W_V发生变化，根据公式(15)计算出k₁；将计算出的k₁带入公式(9)中，并进一步基于公式(5)-(7)，计算出电动机驱动回路中的电流i_g及对应的电机输出力F_e，得到系统回路中的电流区间为[i_{m_Ⅰ_min},i_{m_Ⅰ_max}]，由此可以得到电机输出力范围为[F_{e_Ⅰ_min},F_{e_Ⅰ_max}]，然后按照如下控制策略进行控制：

(1)如果最优控制力F_c大小在电机输出控制力[F_{e_Ⅰ_min},F_{e_Ⅰ_max}]的范围内，电机将输出当前悬架速度v所对应的最优控制力F_c，以满足系统性能的需求；

(2)如果最优控制力F_c大于F_{e_Ⅰ_max}，此时电机将输出最大控制力F_{e_Ⅰ_max}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法达到理想性能；

(3)如果最优控制力F_c小于F_{e_Ⅰ_min}，此时电机将输出最小控制力F_{e_Ⅰ_min}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法达到理想性能；

(二)如果电机输出控制力与悬架速度的方向相反，电机将在区域Ⅱ内以电动机的形式工作，无法回收振动能，能量流对应2，或者在区域Ⅲ内以发电机的形式工作，可以回收振动能量，能量流对应为3。

对电动机驱动回路电阻R_m和发电机驱动回路电阻R_g进行调节，同时基于滚动优化求解分别得到修正因子k₂和k₃，从而对能量流2和能量流3对应的能量平衡方程进行修正，得到系统回路中的电流区间分别为[i_{m_Ⅱ_min},i_{m_Ⅱ_max}]和[i_{g_Ⅲ_min},i_{g_Ⅲ_max}]，由此分别可以得到电动机和发电机输出力区间分别为[F_{e_Ⅱ_min},F_{e_Ⅱ_max}]和[F_{e_Ⅲ_min},F_{e_Ⅲ_max}]，其具体工作方式如下：

(1)如果最优控制力F_c在电机输出控制力[F_{e_Ⅲ_min},F_{e_Ⅲ_max}]范围内，电机在区域Ⅲ范围内以发电机的形式工作，可以回收振动能量，且可以输出当前最优控制力F_c，以满足系统性能需求。

(2)如果最优控制力F_c在电机输出控制力[F_{e_Ⅱ_min},F_{e_Ⅱ_max}]范围内，电机在区域Ⅱ范围内以电动机的形式工作，无法回收振动能量，但可以输出最优控制力F_c以满足系统性能需求。

(3)如果最优控制力F_c大于最大的电机输出控制力F_{e_Ⅱ_max}，电机将输出最大控制力F_{e_Ⅱ_max}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法回收振动能量，且无法达到理想性能。

(4)如果最优控制力F_c小于最小的电机输出控制力F_{e_Ⅱ_min}，电机将输出最小控制力F_{e_Ⅱ_min}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法回收振动能量，且无法达到理想性能。

以降低系统能耗为导向的半能量回收控制模式下，电机工作在Ⅰ和Ⅲ这两个区域内，其分别对应于能量流1和能量流3，当主动控制力和悬架速度的方向相同时，电机在区域Ⅰ内工作，输出的电机控制力F_e能在较大范围内匹配最优控制力F_c(最优控制力F_c是根据系统车辆舒适性、姿态改善等采用现有技术计算获得)，但主动控制力和悬架速度的方向相反时，由于工作区域Ⅲ大小所限，电机只能工作在有限的区域内，此时输出的电机控制力F_e受到限制，影响系统的动力学特性，此时系统能量回收效率最大，可以回收振动能量，控制模式具体如下：

(一)如果电机输出控制力与悬架速度的方向相同，电机在区域Ⅰ内以电动机的形式工作，无法回收振动能量，系统内部能量流对应为1。

对电动机驱动回路电阻R_m进行调节，同时基于滚动优化求解得到修正因子k₁，从而对能量流1对应的能量平衡方程进行修正，得到系统回路中的电流区间为[i_{m_Ⅰ_min},i_{m_Ⅰ_max}]，由此可以得到电机输出力的区间为[F_{e_Ⅰ_min},F_{e_Ⅰ_max}]，其工作具体方式如下：

(1)如果最优控制力F_c在电机输出控制力[F_{e_Ⅰ_min},F_{e_Ⅰ_max}]范围内，电机将输出最优控制力F_c，以满足系统性能需求。

(2)如果最优控制力F_c大于最大的电机输出控制力F_{e_Ⅰ_max}，电机将输出最大控制力F_{e_Ⅰ_max}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法达到理想性能。

(3)如果最优控制力F_c小于最小的电机输出控制力F_{e_Ⅰ_min}，电机将输出最小控制力F_{e_Ⅰ_min}以最大限度匹配最优控制力F_c，但系统无法达到理想性能。

(二)如果电机输出控制力与悬架速度的方向相反，电机将在区域Ⅲ内以发电机的形式工作，可以以较高效率回收振动能量，能量流对应为3。

对发电机驱动回路电阻R_g进行调节，同时基于滚动优化求解得到修正因子k₃，从而对能量流3所对应的能量平衡方程进行修正，得到系统回路中的电流区间[i_{g_Ⅲ_min},i_{g_Ⅲ_max}]，由此分别可以得到发电机输出力区间为[F_{e_Ⅲ_min},F_{e_Ⅲ_max}]，其工作具体方式如下：

(1)如果最优控制力F_c的大小在电机输出控制力[F_{e_Ⅲ_min},F_{e_Ⅲ_max}]范围内，电机将输出最优控制力F_c，以满足系统性能需求。

(2)如果最优控制力F_c的大小大于最大的电机输出控制力F_{e_Ⅲ_max}，电机将输出最大被动控制力F_{e_Ⅲ_max}以最大限度匹配最优控制力F_c，此时系统可以回收振动能量，但无法达到理想性能。

(3)如果最优控制力F_c的大小小于最小的电机输出控制力F_{e_Ⅲ_min}，电机将输出最小被动控制力F_{e_Ⅲ_min}以最大限度匹配最优控制力F_c，此时系可以回收振动能量，但无法达到理想性能。

在上述内容的基础上，对于不同控制策略作用下系统综合性能的评价，依赖于一种基于多优化目标需求下的主动悬架系统综合性能分析和评价方法，该评价方法针对系统中的不同目标性能参数进行分析与评价，在全局目标优化的基础上，利用系统动态过程中有限的参数序列，实现了多性能目标参考下的系统性能评估，并提出一种综合评价指数作为定量化指标参考，从而对系统综合性能进行了直观评估。这一指数也作为反馈信息可以传递到控制系统，有助于主动控制系统实现进一步的稳定性和最优化控制。评价方法如图5所示，其具体步骤如下：

步骤1、针对系统性能的整体评估，确定评价指标体系，需要分别采集针对车身侧倾姿态改善率、舒适性改善率和能量回收效率这三种目标性能指标的评价参数序列，其中每组性能的参数由k×n维数据序列组成，所组成的矩阵如下：

其中，n为每种指标的数据维度，x'_n(1)、x'_n(2)和x'_n(3)所对应的目标性能参数分别为车身侧倾姿态改善率、车身垂向加速度改善率和系统的能量回收效率。

X′_i＝[x′_i(1) x′_i(2) x′_i(3)]^T,i＝1,2,…,n (17)

步骤2、选择合适的参考序列，比较准则中每个指标的最优值或最差值都可以被选择作为参考基准，如果以最优值作为参考准则，那么最终得到的评价指数越大，反映出系统的综合性能越好，而如果以最差值作为参考准则，那么最终得到的评价指数越小，所反映出系统的综合性能越好，各个目标性能参数序列所选择的序列最优值和最差值分别如下：

最优参考序列：X′_o＝[x′_o(1) x′_o(2) x′_o(3)]^T (18)

最差参考序列：X′_w＝[x′_w(1) x′_w(2) x′_w(3)]^T (19)

步骤3、归一化处理，不同的数据序列所对应的系统性能不同，而同一数据序列中的数值差距可能也存在较大差异，为避免不同数据序列中的最优值或最差值数据数量级大小不同，而对参考体系和评价指数所造成的影响，需要对相应的数据序列进行无量纲的归一化处理转换，最终得到添加不同数据参考序列的无量纲数据增广矩阵如下：

最优参考增广矩阵：

最差参考增广矩阵：

步骤4、确定评价对象的指标序列，在选择完成每个序列的参考基准之后，需要对各目标性能评价指标序列与参考序列对应元素的绝对差值进行逐一计算，计算过程如下：

步骤5、关联系数计算，通过计算可以得到每个序列中的各个元素与其参考基准之间的关联系数，最优参考序列下的关联系数如下：

最差参考序列下的关联系数如下：

其中，ρ_k为分辨率系数，其数值大小需要根据不同的参数序列进行选择，但一般在[0,1]范围内取值。

步骤6、综合评价指数的提出，整合多目标性能评价指标序列，需要将车身姿态改善率、舒适性改善率和能量回收效率这三个目标性能的关联系数序列进行加权求和，但这个过程需要考虑由于控制策略优化性能目标的不同，因此需要添加额外的权重系数，综合评价指数如下：

最优参考序列下的加权求和：

最差参考序列下的加权求和：

其中，ω_k为针对各个参数指标所设置的权重值，一般在[0,1]范围内取值，且满足以下条件：

ω₁+ω₂+ω₃＝1 (27)

步骤7、基于步骤6中所述的权重值ω_k，应根据不同控制模式下系统目标性能的优先级不同进行确定，优先级分为高、中、低三种等级，权重值ω_k的选择如表1所示。

表1权重值选择方式

步骤8、基于步骤7中所述的综合评价指数γ_io和γ_iw，为了进一步获得优化目标指数，由此定义系统性能因子Θ为：

步骤9、基于步骤8中所述的的系统性能因子Θ，可以通过计算以下最优目标函数来计算得到最优控制力F_c：

minJ＝min(||Θ||²+||F_c-F_e||²) (29)

步骤10、根据得到的最优控制力F_c，可以获得当前系统下最近接Fc的电机控制力F_e来对系统进行控制，此时车身姿态改善率、舒适性改善率和能量回收效率这三个目标性能相应发生变化，因此系统性能因子Θ发生变化，因此产生新的最优控制力F_c，由此进行循环迭代对系统进行控制。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，具体过程为：

电机以电动机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相同，电机做正功消耗能量，输出主动控制力时，定义此时电机工作在区域Ⅰ；

电机以电动机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相反，电机消耗所吸收的振动能量和电源电能，输出主动控制力，定义此时电机工作在区域Ⅱ；

电机以发电机的形式工作，电机控制力与悬架速度方向相反，电机回收振动能量并将其转化为电能存储在电池中，同时被动输出控制力，定义此时电机工作在区域Ⅲ；

确定电机工作在区域Ⅰ、区域Ⅱ及区域Ⅲ时所对应的系统能量平衡方程，并进一步确定能量平衡方程中的修正因子；

根据所述能量平衡方程及修正因子，确定电机工作在各区域下的电机输出控制力的范围[F_emin,F_emax]；

当所需的最优控制力F_c处于控制力范围内时，输出最优控制力F_e＝F_c，当所需的最优控制力F_c大于最大控制力时，输出最大控制力F_e＝F_emax，当所需最优控制力F_c小于最小控制力时，输出最小控制力F_e＝F_emin。

2.根据权利要求1所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，电机工作在区域Ⅰ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₁W_V,1+W_F＝W_E+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_F为消耗的电池电能；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_V,1为电机工作在区域1时，车辆行驶动能转化而来的振动能量；k₁为实际振动能量的修正因子。

3.根据权利要求1所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，电机工作在区域Ⅱ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₂W_V,2+W_F＝W_E+η₂W_M+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_F为消耗的电池电能；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_M为电机回收的能量；W_V,2为电机工作在区域2时，车辆行驶动能转化而来的振动能量，k₂为实际振动能量的修正因子，η₂为能量回收效率。

4.根据权利要求1所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，电机工作区域Ⅲ时，所对应的能耗平衡方程为：

k₃W_V,3＝W_E+η₃W_M+W_R+W_J

其中，W_E为主动悬架系统内部的能量；W_R为回路电阻的热损耗；W_J为电机输出力；W_M为电机回收的能量；W_V,3为电机工作在区域3时，车辆行驶动能转化而来的振动能量，k₃为实际振动能量的修正因子，η₃为能量回收效率。

5.根据权利要求2-4中任意一项所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，所述修正因子为：

其中，λ为正数，W_a,i为实际测量得到的能量消耗。

6.根据权利要求1所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，所述确定电机工作在各区域下的电机输出控制力的范围为：

根据电机当前的工作模式，根据相应回路电阻的极值，计算出由车辆行驶动能转化而来的振动能量；

根据电机当前的工作状态判断其所处的工作区域，利用该区域对应的能量平衡方程及修正因子，计算回路电阻处于极值时，电机输出力范围[F_emin,F_emax]。

7.根据权利要求1所述用于主动悬架动力学性能和能耗优化的控制方法，其特征在于，将车身姿态改善率、舒适性改善率和能量回收效率这三个目标性能的关联系数序列进行加权求和，得到最优参考序列下的加权求和γ_io和最差参考序列下的加权求和γ_iw；

定义系统性能因子Θ为：

基于所述系统性能因子Θ，利用输出的电机控制力F_e来计算最优目标函数来进而得到最优控制力F_c：

min J＝min(||Θ||²+||F_c-F_e||²)

再根据得到的最优控制力F_c，计算输出控制力F_e，循环迭代实现对系统的最优控制。

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