CN113352832A - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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张庭芳
王爱春
燕冬
黄菊花
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Abstract

本发明的一种基于路面等级识别及多目标动态最优的主动悬架控制方法，针对不同路面等级下车辆对平顺性、撞击橡胶限位安全性、操稳性等多目标的不同需求，离线优化得到车身垂向加速度(平顺性)、悬架动挠度(撞击橡胶限位概率)、车轮动载荷(车轮附着安全性)等三项评价指标占不同权重的LQR最优Q和R加权矩阵；通过车载传感器测量车辆垂向动力学响应，采用智能聚类算法对路面等级进行在线识别，从而根据当前路面等级针对性切换最优Q和R加权矩阵，实现不同路面等级下的不同权重多目标最优控制。

Description

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
技术领域
本发明涉及汽车悬架技术领领域，更具体的，涉及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。
背景技术
悬架系统性能的优劣严重影响车辆的乘坐舒适性、撞击橡胶限位概率以及操纵稳定性，被动悬架存在设计后的工作特性无法随工况按需调节导致道路适应性差问题，主动悬架则增加了力发生装置，通过有源输入抵消路面不平度产生的冲击和振动，可维持悬架处于更佳的工作状态。需要注意的是，悬架系统的平顺性、悬架动挠度及车轮动变形存在局部相容与冲突，主动控制需要兼顾多目标的综合最优。
为提高主动悬架多目标最优控制效果，常采用LQR算法进行加权控制，目前已有不少研究与应用对LQR控制器的加权矩阵Q和R进行了最优设计，但不足在于最优加权矩阵无法体现车辆以不同车速行驶在不同等级路面时对悬架性能需求的动态变化。如，在路况良好的A级或B级路面，车身垂向振动响应本身较小，驾驶员对平顺性改善要求降低，但该些路况上车辆行驶车速高，对关系车辆操操纵稳定的车轮动载荷要求提高，此时不能也没必要大幅牺牲车轮动载荷来提高平顺性；而在路况差的C级或D级路面，行驶车速偏低，此时轮胎侧向力满足操稳性需求的裕度较大，但乘坐舒适性差，主动悬架控制可更大程度牺牲车轮动载荷以进一步提高行驶平顺性。因此，本发明提出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，针对不同的路面等级和行驶车速，使LQR控制的加权矩阵Q和R具有路面等级适应性、随各性能需求而最优调整。
发明内容
本发明的目的在于提出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，针对不同的路面等级和行驶车速，使LQR控制的加权矩阵Q和R具有路面等级适应性、随各性能需求而最优调整。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明所述的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，其特征在于包括以下步骤：
(1)建立悬架系统状态空间方程
Figure BDA0003150373500000021
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；
(4)构建LQR线性二次型优化目标函数：
Figure BDA0003150373500000022
其中，Q和R为加权系数矩阵，为待优化的变量；
(5)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
Figure BDA0003150373500000023
悬架动挠度均方根值
Figure BDA0003150373500000024
及车轮动变形均方根值
Figure BDA0003150373500000025
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：
Figure BDA0003150373500000026
(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
Figure BDA0003150373500000031
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。
进一步地，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；
进一步地，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。
进一步地，所述机器学算法为支持向量机。
进一步地，所述最优算法为遗传算法或粒子群优化算法。
本发明的有益效果为：针对不同的路面等级和行驶车速，使LQR控制的加权矩阵Q和R具有路面等级适应性、随各性能需求而最优调整。
附图说明
图1为本发明提供的具体实施方式的不同等级路面的多目标动态调整LQR最优控制流程图；
图2为本发明提供的具体实施方式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的主动悬架控制模型；
图中：m1、簧下质量；m2、簧上质量；ks、悬架弹簧刚度；cs、悬架阻尼系数；Fa、主动悬架控制力；kt、轮胎垂向刚度；z0、路面不平度激励；z1、簧下质量垂向位移；z2、簧上质量垂向位移。
具体实施方式
以下结构附图对本发明的实施例进行详细说明。但本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供的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，按照图1所示流程，包括以下步骤：
(1)如图2所示，建立悬架系统
Figure BDA0003150373500000041
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；
(6)构建LQR线性二次型优化目标函数：
Figure BDA0003150373500000042
其中，Q和R为加权系数矩阵，为待优化的变量；
(7)采用遗传算法或者粒子群优化算法进行Q及R矩阵优化，按以下步骤实施：
(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
Figure BDA0003150373500000051
悬架动挠度均方根值
Figure BDA0003150373500000052
及车轮动变形均方根值
Figure BDA0003150373500000053
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：
Figure BDA0003150373500000054
(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
Figure BDA0003150373500000055
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，采用支持向量机算法，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。
本发明针对不同的路面等级和行驶车速，使LQR控制的加权矩阵Q和R具有路面等级适应性、随各性能需求而最优调整。

Claims (5)

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
Figure FDA0003150373490000011
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：
Figure FDA0003150373490000012
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
Figure FDA0003150373490000013
悬架动挠度均方根值
Figure FDA0003150373490000014
及车轮动变形均方根值
Figure FDA0003150373490000015
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：
Figure FDA0003150373490000016
(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
Figure FDA0003150373490000021
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。
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