CN112590484B - 一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，包括：建立四分之一电控空气悬架的非线性车高调节模型并线性化作为预测模型；使用扩张状态观测器观测模型线性化误差与路面干扰并反馈给预测模型；根据目标车身高度、实际车身高度和预测模型，利用模型预测控制计算所需的空气质量流量，然后通过PWM控制转化为电磁阀的开闭信号；设计自适应事件触发机制，在每一个采样时刻根据自适应阈值和触发条件判断是否进行模型预测控制的优化计算。本发明针对具有强非线性、易受路面干扰影响和控制算法计算量大的特点，通过提出一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，使得车身高度调节的速度、精度和鲁棒性得到了提高。

Description

一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法
技术领域
本发明属于电控空气悬架领域，特别涉及一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法。
背景技术
随着空气悬架逐步广泛应用到豪华客车和重型货车上，并且也由被动式空气悬架发展到电控空气悬架，使得车辆在不同工况下的通过性和燃油经济性得到了显著提高。具体表现为在电子控制技术的发展下，通过对空气弹簧内部进行充气和放气，实现空气弹簧高度的增减，这样就可以调节车身的高度。在高速工况下，通过释放空气弹簧内部空气降低车身高度，可提升行驶的稳定性，减小侧翻的概率，并且行驶时的空气阻力也得到了降低，提高了燃油经济性；在路况较为恶劣时，通过对空气弹簧内部充气提高车身高度，避免了道路障碍物对底盘的刮伤，提高了车辆的通过性。
在电控空气悬架车高调节系统的充放气系统中，由于可进行充放气无级调节的可调电磁阀价格昂贵，所以一般采用只有开闭两个状态的高速开闭电磁阀，这样就可以降低成本。但是由于空气弹簧充放气机理模型具有强耦合非线性，并且车高调节系统易受路面干扰影响，造成常用的控制算法在调节车身高度时往往效果不佳，易出现车身高度振荡。模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略，可有效控制复杂系统。同时针对受未知干扰的非线性不确定对象，扩张状态观测器可观测线性化模型误差、未建模动力学项和未知干扰。因此基于扩张状态观测器的模型预测控制器可有效的处理非线性的车高调节模型和抑制路面干扰，达到快速精确调节车身高度的目标。
在遇到干扰时，针对复杂车高调节系统的控制算法会遇到计算量大的缺点。用于控制车高调节系统的模型预测控制算法亦是如此，需要在每个采样时刻都进行一次优化计算，使得优化控制的实时性难以保证。因此需要提出一种策略使得电控空气悬架在任何工况下，即遇到不同的干扰都能在快速精确调节车身高度的情况下减少计算量。
中国授权专利“一种电控空气悬架车高调节控制方法(201410214365.4)”中，通过设置滞回空间，根据实际车身高度与目标车身高度的差值进行反馈控制电磁阀的开闭，这种简单的反馈控制仅适用于静态的车身高度调节，并且还会产生一定的振荡。在遇到路面干扰时，针对复杂的车高调节系统，该控制方法难以进行有效的车身高度调节。又如中国专利申请“一种基于触发式预测控制的飞行器控制方法(201610943280.9)”中，进行飞行器控制时，通过加入条件触发机制减小模型预测控制的在线计算量，提高飞行控制过程中控制算法的实施效率。但是该方法并未考虑到模型误差和干扰的补偿，使得预测模型的精确度有所欠缺，同时采用了固定阈值的事件触发机制，并不全能有效的在不同干扰情况下都降低算法的计算量。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法。通过基于扩张状态观测器的模型预测控制技术有效的处理强耦合非线性车高调节模型，抑制路面干扰，进而快速精确的调节车身高度；利用自适应事件触发机制实现在不同干扰下都有效降低模型预测控制算法的计算量，保证控制的实时性。
为达成上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，包括主要步骤如下：
建立电控空气悬架的非线性车身高度调节模型，并将所述非线性车身高度调节模型线性化以建立模型预测控制的预测模型；
针对车高调节模型线性化过程中存在的模型误差、未建模动力学项以及路面干扰，设计扩张状态观测器对以上各项进行观测并反馈给预测模型，获得补偿后的预测模型；
模型预测控制器根据补偿后的预测模型、实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref，在每一个采样时刻优化求解出电控空气悬架所需的空气质量流量的Nc步控制输入，优化求解得到的所述空气质量流量通过PWM控制转化为充放气电磁阀的开关信号，实现对高度的调节；
设计自适应事件触发机制，首先根据实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref的差值确定阈值的大小，进而根据触发条件判断是否触发模型预测控制器的优化更新。
优选地，所述非线性车身高度调节模型具体如下：
Figure BDA0002849267720000021
Figure BDA0002849267720000022
Figure BDA0002849267720000023
式中，pas为空气弹簧内部气压，zs为悬架的簧载质量位移，zu为非簧载质量位移，
Figure BDA0002849267720000024
为簧载质量速度，
Figure BDA0002849267720000025
为非簧载质量速度，
Figure BDA0002849267720000026
为簧载质量加速度，
Figure BDA0002849267720000027
为非簧载质量加速度，ms为簧载质量，mu为非簧载质量，zas0为初始车身高度，qin-qout为进出空气弹簧的空气质量流量，T为空气弹簧内部温度，R为气体常数，κ为气体多变指数，kt为轮胎刚度，zr为路面扰动；Aas表示空气弹簧的横截面积；cs为减振器阻尼。
优选地，车高调节系统的所述预测模型如下：
Figure BDA0002849267720000031
式中，x为系统状态变量，包括空气弹簧内部气压pas，悬架的簧载质量位移zs与非簧载质量位移zu，簧载质量速度
Figure BDA0002849267720000032
和非簧载质量速度
Figure BDA0002849267720000033
即
Figure BDA0002849267720000034
u为输入，是进出空气弹簧的空气质量流量qin-qout；y为输出变量，是车身高度Has＝zs-zu+zas0，zas0为初始车身高度；d为误差与干扰变量，分别为空气弹簧充放气热力学模型线性化误差与未建模动力学项d1和路面干扰d2，由步骤2的扩张状态观测器观测得到；k表示采样节点的变量；矩阵A,Bu,Bw,C,Dw,Da的具体内容可根据动力学方程整理得到。
优选地，所述用于观测模型线性化误差、未建模动力学项和路面干扰的扩张状态观测器具体设计如下：
Figure BDA0002849267720000035
式中，x1,x2,x3,x4,x5为上述状态变量
Figure BDA0002849267720000036
z1,z2,z3,z4,z5分别为对状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测值；e1,e2,e3,e4,e5分别是状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测误差；z6为对模型误差和未建模动力学项d1的观测值；z7为对路面干扰d2的观测；β01,β02,β03,β04,β05,β11,β12为观测器增益系数；kt为轮胎刚度；mu为簧下质量；uf为最终通过充放气电磁阀的空气质量流量；
Figure BDA0002849267720000037
分别为观测量z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7的导数；
优选地，所述模型预测控制器如下：
Figure BDA0002849267720000041
Figure BDA0002849267720000042
式中：Np为预测时域；yref为目标输出，为目标车身高度；umin,umax,xmin,xmax,ymin,ymax分别为输入变量、状态变量、输出变量的最小与最大值；J表示设计的优化函数；y(k+i|k)表示在当前k时刻对未来k+i时刻的预测车身高度；u(k+i|k)表示当前k时刻需要求解的未来k+i时刻的控制输入；Q1为优化函数中车身高度的权重系数；Q2为优化函数中控制输入的权重系数；通过对上述二次规划的优化问题求解，即可得到Nc步控制输入。
优选地，所述自适应事件触发机制设计如下：
首先根据实时车身高度的不同定义自适应阈值的大小，阈值的切换规则如下：
Figure BDA0002849267720000043
式中，Has(k)表示实时车身高度；Hasref表示目标车身高度；δ(k)表示每个采样时刻的阈值，δ1,δ2,δ3为实时车身高度Has(k)在不同大小下的阈值；Δ1,Δ2,Δ3分别表示不同的误差常数，有Δ1＜Δ2＜Δ3；δ(k+1)表示每个采样时刻的阈值；
然后定义触发条件为：
Figure BDA0002849267720000044
Figure BDA0002849267720000045
为预测车身高度，||·||表示常规欧几里得规范，Ni为连续不触发的次数。
当满足触发条件
Figure BDA0002849267720000046
时，k+1时刻模型预测控制器更新优化求解需要进出空气弹簧的Nc步空气质量流量输入；当不满足触发条件
Figure BDA0002849267720000047
时，k+1时刻模型预测控制器不进行优化计算，根据连续不触发次数Ni使用上一优化计算时刻的控制输入序列中第Ni个元素作为当前空气弹簧的质量流量输入。
优选地，针对这一自适应事件触发机制，可以用控制变量的更新来表示，具体如下：
Figure BDA0002849267720000051
Figure BDA0002849267720000052
为在当前k+1采样时刻优化计算得到的空气质量流量在控制时域内第一个元素；rk表示上一触发时刻，
Figure BDA0002849267720000053
为模型预测控制在上一时刻优化计算得到的控制时域内第Ni个元素。
与现有技术相比，本发明能够实现的有益效果至少如下：
(1)首先利用基于扩张状态观测器的模型预测控制器对干扰与误差进行观测与反馈，有效处理了强耦合非线性车高调节模型，抑制了路面干扰。并且利用自适应事件触发机制，在不同干扰的情况下都有效降低了模型预测控制算法的计算量，相比于固定阈值的事件触发策略，更具有实用性。
(2)自适应事件触发机制作用下，模型预测控制器不需要在每个采样时刻都进行在线优化计算，优化计算进出空气弹簧的空气质量流量发生在以控制时域T＝Ncts的固定时刻(ts为采样时间)或者实际车身高度与预测车身高度的差值平方超过当前的阈值，使得模型预测控制算法的计算量得到了有效降低。
附图说明
图1为电控空气悬架车高调节系统结构示意图。
图2为一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法的控制流程图。
图3为自适应事件触发机制的触发流程图。
图中：1-簧载质量，2-减振器，3-空气弹簧，4-非簧载质量，5-车轮，6-路面干扰，7-车身高度传感器，8-ECU，9-充气电磁阀，10-放气电磁阀，11-空气压缩机，12-储气罐。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。
为了便于理解，下面先对电控空气悬架车高调节系统做具体介绍，但可以理解的是，以下介绍并不限制本车身高度调节方法只能适用于下述结构的电控空气悬架车高调节系统，本车身高度调节方法的适用具有普适性，该电控空气悬架车高调节系统不构成对本发明的车身高度调节方法保护范围的限制。
如图1所示为采用的电控空气悬架车高调节系统的结构示意图，主要包括簧载质量1，减振器2，空气弹簧3，非簧载质量4，车轮5，路面干扰6，车身高度传感器7，ECU8，充气电磁阀9，放气电磁阀10，空气压缩机11，储气罐12。空气悬架系统中，空气弹簧3与减振器2并联，并连接着簧载质量1和非簧载质量4，车轮5与非簧载质量4连接并与路面干扰6相接触。充放气系统中，空气压缩机11与储气罐12相连使其高压保持稳定，储气罐12通过充气电磁阀9与空气弹簧3相连可进行充气，放气电磁阀10与空气弹簧相连可进行放气，ECU8与充气电磁阀9与放气电磁阀10相连控制其开闭。车身高度传感器7用于测量车身高度。当根据行驶速度与外界环境感知或者驾驶员指令决定车身的上升高度后，来自储气罐12的高压气体经过充气电磁阀9进入空气弹簧内，同时空气压缩机11也会启动保持储气罐内气压的恒定。来自储气罐内的高压气体在空气弹簧内产生气体压缩力，克服减振器2的阻尼力和空气弹簧本身的气囊非线性力，拉伸空气弹簧，增加车身高度。同时实时车身信号由车身高度传感器7经信号处理后传递给ECU8(控制器)，控制器根据电磁阀的开闭信号判断充气与放气电磁阀的开闭，直至上升至目标车身高度。当根据行驶速度与外界环境感知或者驾驶员指令决定车身的下降高度后，与空气弹簧连接的放气电磁阀10打开，空气弹簧被压缩，实时车身信号由车身高度传感器7经信号处理后传递给ECU8(控制器)，控制器根据电磁阀的开闭信号判断充气与放气电磁阀的开闭，直至下降至目标车身高度。
针对图1所示的电控空气悬架车高调节系统，本发明提出的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法结构原理如图2所示。通过车身高度传感器获得车辆的实时车身高度，将所述车身高度经信号处理后传递给基于扩张状态观测器的模型预测控制器。所述基于扩张状态观测器的模型预测控制器根据设定好的目标车身高度与实时车身高度的差值，在每一个采样时刻优化计算所需空气质量流量，继而利用PWM控制转化为电磁阀的开闭信号，从而实现对高度的调节。并且利用自适应事件触发机制首先定义每一个采样时刻的阈值，然后根据触发条件判断是否进行优化更新，触发流程图如图3所示。
所述车身高度的目标值由驾驶员指令设定或者由汽车车速与对外界环境感知后自动设定。
本实施例提供的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，具体步骤如下：
步骤1、基于悬架系统动力学和空气弹簧变质量充放气系统热力学理论建立电控空气悬架的非线性车身高度调节模型，构建形式如下：
Figure BDA0002849267720000061
Figure BDA0002849267720000062
Figure BDA0002849267720000063
式中，
Figure BDA0002849267720000071
表示空气弹簧内部气压变化率，Aas表示空气弹簧的横截面积；zas0为初始车身高度，zs为悬架的簧载质量位移，zu为非簧载质量位移，κ为气体多变指数，R为气体常数，T为空气弹簧内部温度，qin-qout为进出空气弹簧的空气质量流量，pas为空气弹簧内部气压，
Figure BDA0002849267720000072
为簧载质量速度，
Figure BDA0002849267720000073
为非簧载质量速度，ms为簧载质量，
Figure BDA0002849267720000074
为簧载质量加速度，cs为减振器阻尼，mu为非簧载质量，
Figure BDA0002849267720000075
为非簧载质量加速度，kt为轮胎刚度，zr为路面扰动；。
步骤2、将上述非线性车身高度调节模型线性化并建立预测模型，具体如下：
将空气弹簧充放气热力学模型(前述的第一个公式)中的zas0+zs-zu用zas0代替，将pas用pas0代替，pas0为空气弹簧内部初始气压。即可得到线性化模型如下：
Figure BDA0002849267720000076
Figure BDA0002849267720000077
Figure BDA0002849267720000078
将上述线性化车身高度调节模型选定状态变量、输出变量与输入变量后，再将方程离散化，得到的预测模型如下：
Figure BDA0002849267720000079
式中，x为系统状态变量，包括空气弹簧内部气压pas，悬架的簧载质量位移zs与非簧载质量位移zu，簧载质量速度
Figure BDA00028492677200000710
和非簧载质量速度
Figure BDA00028492677200000711
即
Figure BDA00028492677200000712
u为输入，是进出空气弹簧的空气质量流量qin-qout；y为输出变量，是车身高度Has＝zs-zu+zas0；d为误差与干扰变量，分别为空气弹簧充放气热力学模型线性化误差与未建模动力学项d1和路面干扰d2，由扩张状态观测器观测得到；k表示采样节点的变量；矩阵A为系统矩阵；矩阵Bu为控制矩阵；矩阵C为输出矩阵；矩阵Bw,Dw为增广矩阵；矩阵Da为辅助矩阵；所有矩阵的具体内容可根据动力学方程整理得到。
步骤3、设计扩张状态观测器对线性化过程中存在的模型误差d1与路面干扰d2进行观测并反馈给预测模型，获得补偿后的预测模型。可以通过扩张状态观测器有效的处理强耦合非线性的车高调节模型与抑制路面干扰。所述扩张状态观测器如下：
Figure BDA0002849267720000081
式中，x1,x2,x3,x4,x5为上述状态变量
Figure BDA0002849267720000082
z1,z2,z3,z4,z5分别为对状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测值；z6为对模型误差和未建模动力学项d1的观测值；z7为对路面干扰d2的观测；e1,e2,e3,e4,e5分别是状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测误差；
Figure BDA0002849267720000083
分别为观测量z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7的导数；β01,β02,β03,β04,β05,β11,β12为观测器增益系数；kt为轮胎刚度；mu为簧下质量；uf为最终通过充放气电磁阀的空气质量流量。
通过电磁阀的空气质量流量可描述如下：
Figure BDA0002849267720000084
式中，q(pu,pd)表示流经电磁阀的空气质量流量；S表示电磁阀的等效截面积；b为临界压力比；pu表示电磁阀的上游气体压力；pd表示电磁阀的下游气体压力；Tas为流经电磁阀气体的温度。
步骤4、设计模型预测控制器根据补偿后的预测模型、实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref优化求解进出空气弹簧的空气质量流量，然后通过PWM控制转化为电磁阀的开闭信号，以对高度进行调节。所述模型预测控制器如下：
Figure BDA0002849267720000091
Figure BDA0002849267720000092
式中：Np为预测时域；yref为目标输出，为目标车身高度；umin,umax,xmin,xmax,ymin,ymax分别为输入变量、状态变量、输出变量的最小与最大值；J表示设计的优化函数；y(k+i|k)表示在当前k时刻对未来k+i时刻的预测车身高度；u(k+i|k)表示当前k时刻需要求解的未来k+i时刻的控制输入；Q1为优化函数中车身高度的权重系数；Q2为优化函数中控制输入的权重系数；通过对上述二次规划的优化问题求解，即可得到Nc步控制输入。
通过在Matlab调用求解器对上述二次规划问题进行求解，即可得到Nc步控制输入。
步骤5、设计自适应事件触发机制，自适应事件触发机制克服了模型预测控制计算量大和固定阈值事件触发策略对不同干扰通用性差的缺点。具体如下：
在车身高度调节过程中，调节误差的大小直接反应控制效果，所以触发更新的阈值由实际车身高度决定。并且因为不同路面干扰的存在，导致实际车身高度的变化受之影响极大。所以根据实时车身高度的不同自适应定义阈值大小，阈值的切换规则为：
Figure BDA0002849267720000093
式中，Has(k)表示实时车身高度；Hasref表示目标车身高度；δ(k)表示每个采样时刻的阈值，δ1,δ2,δ3为实时车身高度Has(k)在不同大小下的阈值，Δ1,Δ2,Δ3分别表示不同的误差常数，有Δ1＜Δ2＜Δ3；δ(k+1)表示每个采样时刻的阈值。
然后定义触发条件为：
Figure BDA0002849267720000094
Figure BDA0002849267720000095
为预测车身高度，||·||表示常规欧几里得规范，Ni为连续不触发次数。
当满足触发条件
Figure BDA0002849267720000096
时，k+1时刻模型预测控制器更新优化求解需要进出空气弹簧的Nc步空气质量流量输入；当不满足触发条件
Figure BDA0002849267720000097
时，k+1时刻模型预测控制器不进行优化计算，根据连续不触发次数Ni使用上一优化计算时刻的控制输入序列中第Ni个元素作为当前空气弹簧的质量流量输入。针对这一自适应事件触发机制，可以用控制变量的更新来表示，具体如下：
Figure BDA0002849267720000101
式中，
Figure BDA0002849267720000102
为在当前k+1采样时刻优化计算得到的空气质量流量在控制时域内第一个元素；rk表示上一触发时刻，
Figure BDA0002849267720000103
为模型预测控制在上一时刻优化计算得到的控制时域内第Ni个元素。
所以，自适应事件触发机制作用下，模型预测控制器不需要在每个采样时刻都进行在线优化计算，只需要在触发条件判断需要优化更新时再进行优化计算，优化计算进出空气弹簧的空气质量流量发生在以控制时域T＝Ncts的固定时刻(ts为采样时间)或者实际车身高度与预测车身高度的差值平方超过当前的阈值，使得模型预测控制算法的计算量得到了有效降低。
综上，本发明的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法。该方法通过建立非线性车高调节模型然后线性化建立预测模型，通过扩张状态观测器对模型误差、未建模动力学项和路面干扰的观测并反馈给预测模型，然后在模型预测控制的滚动优化中做出空气质量流量的等效补偿达到处理模型非线性和抑制路面干扰的目的。进一步地，通过自适应事件触发机制降低车高调节控制算法的计算量，在快速精确调节车身高度的同时具有高效性，使得车高调节的实时性得以保证。
以上内容仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替代或变形均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立电控空气悬架的非线性车身高度调节模型，并将所述非线性车身高度调节模型线性化以建立模型预测控制的预测模型；
针对车高调节模型线性化过程中存在的模型误差、未建模动力学项以及路面干扰，设计扩张状态观测器对以上各项进行观测并反馈给预测模型，获得补偿后的预测模型；
模型预测控制器根据补偿后的预测模型、实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref，在每一个采样时刻优化求解出电控空气悬架所需的空气质量流量的Nc步控制输入，优化求解得到的所述空气质量流量通过PWM控制转化为充放气电磁阀的开关信号，实现对高度的调节；
设计自适应事件触发机制，首先根据实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref的差值确定阈值的大小，进而根据触发条件判断是否触发模型预测控制器的优化更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，所述非线性车身高度调节模型具体如下：
Figure FDA0003465351950000011
Figure FDA0003465351950000012
Figure FDA0003465351950000013
式中，pas为空气弹簧内部气压，
Figure FDA0003465351950000014
为空气弹簧内部气压变化率，zs为悬架的簧载质量位移，zu为非簧载质量位移，
Figure FDA0003465351950000015
为簧载质量速度，
Figure FDA0003465351950000016
为非簧载质量速度，
Figure FDA0003465351950000017
为簧载质量加速度，
Figure FDA0003465351950000018
为非簧载质量加速度，ms为簧载质量，mu为非簧载质量，zas0为初始车身高度，qin-qout为进出空气弹簧的空气质量流量，T为空气弹簧内部温度，R为气体常数，κ为气体多变指数，kt为轮胎刚度，zr为路面扰动；Aas表示空气弹簧的横截面积；cs为减振器阻尼。
3.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，车高调节系统的所述预测模型如下：
Figure FDA0003465351950000019
式中，x为系统状态变量，包括空气弹簧内部气压pas，悬架的簧载质量位移zs与非簧载质量位移zu，簧载质量速度
Figure FDA00034653519500000110
和非簧载质量速度
Figure FDA00034653519500000111
即
Figure FDA00034653519500000112
u为输入，是进出空气弹簧的空气质量流量qin-qou；y为输出变量，是车身高度Has＝zs-zu+zas0，zas0为初始车身高度；d为误差与干扰变量，分别为空气弹簧充放气热力学模型线性化误差与未建模动力学项d1和路面干扰d2；k表示采样节点的变量；矩阵A,Bu,Bw,C,Dw,Da的具体内容可根据动力学方程整理得到。
4.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，所述扩张状态观测器设计具体如下：
Figure FDA0003465351950000021
式中，x1,x2,x3,x4,x5分别为状态变量pas,zs,zu,
Figure FDA0003465351950000022
即
Figure FDA0003465351950000023
pas为空气弹簧内部气压，zs为悬架的簧载质量位移，zu为非簧载质量位移，
Figure FDA0003465351950000024
为簧载质量速度，
Figure FDA0003465351950000025
为非簧载质量速度；z1,z2,z3,z4,z5分别为对状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测值；e1,e2,e3,e4,e5分别是状态变量x1,x2,x3,x4,x5的观测误差；z6为对模型误差和未建模动力学项d1的观测值；z7为对路面干扰d2的观测；
Figure FDA0003465351950000026
分别为观测量z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7的导数；β01,β02,β03,β04,β05,β11,β12为观测器增益系数；kt为轮胎刚度；mu为簧下质量；uf为最终通过充放气电磁阀的空气质量流量。
5.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，所述模型预测控制器如下：
Figure FDA0003465351950000031
Figure FDA0003465351950000032
式中：Np为预测时域；yref为目标输出，为目标车身高度；umin,umax,xmin,xmax,ymin,ymax分别为输入变量、状态变量、输出变量的最小与最大值；J表示设计的优化函数；yref(k+i|k)表示在k时刻时需要使用的k+i时刻的目标车身高度，y(k+i|k)表示在当前k时刻对未来k+i时刻的预测车身高度；u(k+i|k)表示当前k时刻需要求解的未来k+i时刻的控制输入；Q1为优化函数中车身高度的权重系数；Q2为优化函数中控制输入的权重系数；对所述模型预测控制器进行求解，即可得到Nc步控制输入。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，所述设计自适应事件触发机制，首先根据实时车身高度Has(k)和目标车身高度Hasref的差值确定阈值的大小，进而根据触发条件判断是否触发模型预测控制器的优化更新，具体包括：
首先根据实时车身高度的不同自适应定义阈值的大小，阈值的切换规则为：
Figure FDA0003465351950000033
然后定义触发条件为：
Figure FDA0003465351950000034
其中，Has(k)表示实时车身高度；
Figure FDA0003465351950000035
表示预测车身高度；Hasref表示目标车身高度；||·||表示常规欧几里得规范；δ(k+1)表示每个采样时刻的阈值，δ1,δ2,δ3为实时车身高度Has(k)在不同大小下的阈值；Δ1,Δ2,Δ3分别表示不同的误差常数，有Δ1＜Δ2＜Δ3；Ni表示连续不被触发的次数；
当满足触发条件
Figure FDA0003465351950000036
时，k+1时刻模型预测控制器更新优化求解需要进出空气弹簧的Nc步空气质量流量输入；当不满足触发条件
Figure FDA0003465351950000037
时，k+1时刻模型预测控制器不进行优化计算，根据连续不触发次数Ni使用上一优化计算时刻rk的控制输入序列中第Ni个元素作为当前空气弹簧的质量流量输入。
7.根据权利要求5所述的一种基于模型预测控制的电控空气悬架车身高度调节方法，其特征在于，针对这一自适应事件触发机制，能用控制变量的更新来表示，具体如下：
Figure FDA0003465351950000041
式中，
Figure FDA0003465351950000042
为在当前k+1采样时刻优化计算得到的空气质量流量在控制时域内第一个元素；rk表示上一触发时刻，
Figure FDA0003465351950000043
为模型预测控制在上一时刻优化计算得到的控制时域内第Ni个元素。
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