CN116644513A - 一种lqr主动悬架优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一种LQR主动悬架优化方法，通过建立主动悬架四自由度模型和目标性能指标模型，从而得到作动力最优控制矩阵，以车辆状态参数作为输入，以车辆转向的外侧后轮与地面的滑移量为输出对BP神经网络进行训练，得到预测模型，根据预测模型的输出得到不同状态下的加权系数，进而得到不同状态下的作动力最优控制矩阵，通过主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对车辆状态参数进行调整，即改变预测模型的输入使得作动力最优控制矩阵发生改变，实现循环控制，解决了传统的LQR算法由于加权系数只能确定一组，尤其是正常工况和极限工况转换的情况下适应性不强的问题。
Description
技术领域
本发明属于汽车工程技术领域，具体涉及一种LQR主动悬架优化方法。
背景技术
在车辆平顺性和操纵稳定性的优化过程中，主动悬架是继ESP系统和横摆力矩控制系统之后的又一主要优化方法，其主要原理是根据悬架配置的传感器，接收路面信息，由作动器输出主动力来调节车身位姿以改善车辆乘坐舒适性以及极限转向工况下的操纵稳定性，进而提高行驶过程中的安全性能。
车辆主动悬架控制方法主要有PID控制、LQR控制以及MPC控制，LQR是最优控制的一种，然而其存在权重系数为人为设定，具有一定的随机性，对路面适应性不强的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种LQR主动悬架优化方法，以克服现有技术主动悬架LQR控制过程中由于权重系数的随机性导致的对路面适应性不强的问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种LQR主动悬架优化方法，包括以下步骤：
步骤1)、根据主动悬架四自由度模型和目标性能指标模型，得到作动力最优控制矩阵；
步骤2)、以车辆状态参数为输入，以车辆转向的外侧后轮与地面的滑移量为输出，对BP神经网络进行训练，得到预测模型，根据预测模型的输出得到不同状态下的加权系数，由不同状态下的加权系数得到不同状态下的作动力最优控制矩阵；
步骤3)、主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对悬架性能指标进行优化。
进一步的，主动悬架四自由度模型的运动微分方程为：
其中mwf为左悬架非簧载质量，mwr为右悬架非簧载质量，mhb为车身质量，即簧载质量，Ihp为车身侧倾转动惯量，Ksf、Ksr分别为左、右悬架刚度，Ktf、Ktr分别为左、右轮胎刚度，a为左轮到质心的距离，b为右轮到质心的距离，z01为左轮路面激励，z1为左悬架非簧载质量位移，z2为左车身位移，即左悬架簧载质量位移，z02为右轮路面激励，z3为右悬架非簧载质量位移，z4为右车身位移，即右悬架簧载质量位移,Uaf、Uar分别为左、右悬架作动器的作动力。
进一步的，主动悬架四自由度模型运动微分方程的矩阵形式为：
其中为状态量，悬架作动力
U＝[Uaf,Uar]T为控制量，w＝[w1,w2]T为路面输入。
进一步的，目标性能指标J的积分函数为：
其中q1、q2、q3、q4、p1、p2为加权系数。
进一步的，目标性能指标模型积分函数的矩阵形式为：
其中J为目标性能指标。
进一步的，作动力最优反馈矩阵为：
U＝-KX
其中K为最优控制反馈增益矩阵。
进一步的，所述最优控制反馈增益矩阵K由黎卡提方程求得：
K＝R-1(PB+NT)
其中P为黎卡提方程的解。
进一步的，所述车辆状态参数包括车身侧倾角、侧倾角速度、横摆角速度、侧向加速度以及质心侧偏角。
进一步的，根据预测模型预测侧滑概率，规定为侧滑和不侧滑两种情况，得到两种状态下不同的加权系数，进而分别得到两种状态下关于作动力的最优控制矩阵。
进一步的，主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对悬架性能指标进行优化进而改变车辆状态参数，新的车辆状态参数作为新的预测模型输入，实现循环控制。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明一种LQR主动悬架优化方法，通过建立主动悬架四自由度模型和目标性能指标模型，从而得到作动力最优控制矩阵，以车辆状态参数作为输入，以车辆转向的外侧后轮与地面的滑移量为输出对BP神经网络进行训练，得到预测模型，根据预测模型的输出得到不同状态下的加权系数，进而得到不同状态下的作动力最优控制矩阵，通过主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵悬架性能指标进行优化进而对车辆状态参数进行调整，即改变预测模型的输入使得作动力最优控制矩阵发生改变，实现循环控制，解决了传统的LQR算法由于加权系数只能确定一组，尤其是正常工况和极限工况转换的情况下适应性不强的问题，能够在极限工况下较好的抑制车辆的侧滑倾向，大幅度提高了车辆的安全性和操控稳定性。
附图说明
图1为BP神经网络结构示意图。
图2为BP神经网络训练过程中的梯度。
图3为车身侧倾角仿真结果图。
图4为侧倾角速度仿真结果图。
图5为横摆角速度仿真结果图。
图6为侧向加速度仿真结果图。
图7为质心侧偏角仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
如图1所示，一种LQR主动悬架优化方法，包括以下步骤：
步骤1)，建立主动悬架四自由度模型(即左右半车模型)；
其微分方程为；
其中mwf为左悬架非簧载质量，mwr为右悬架非簧载质量，mhb为车身质量，即簧载质量，Ihp为车身侧倾转动惯量，Ksf、Ksr分别为左、右悬架刚度，Ktf、Ktr分别为左、右轮胎刚度，a为左轮到质心的距离，b为右轮到质心的距离，z01为左轮路面激励，z1为左悬架非簧载质量位移，z2为左车身位移，即左悬架簧载质量位移，z02为右轮路面激励，z3为右悬架非簧载质量位移，z4为右车身位移，即右悬架簧载质量位移,为左轮胎的加速度，/>为左车身加速度，/>为右轮胎加速度，/>为右车身加速度，Uaf、Uar分别为左、右悬架作动器的作动力。
采用滤波白噪声的时域表达式作为路面输入模型，左、右轮处路面输入方程为：
以为状态量，/>为左轮胎速度，/>为左车身速度，/>为右轮胎速度，/>为右车身速度，悬架作动力U＝[Uaf,Uar]T为控制量，e＝[w1,w2]T为路面输入，由此得到主动悬架四自由度微分方程的矩阵形式；
其中，
其中
步骤2)，建立目标性能指标模型；
悬架设计中，主要性能指标有：代表轮胎接地性的轮胎动载荷，代表乘坐舒适性的车身加速度，影响车身姿态与结构设计和布置有关的悬架动行程(悬架作动力U)。车身加速度的大小也意味着作动器输出力的大小，故LQG控制器设计中的目标性能指标J即为轮胎动态位移、悬架动行程和车身加速度的加权平方和的积分值，表示为：
由公式式(7)得到目标性能指标的矩阵形式：
公式(8)中：
其中β2＝p1α2α3+p2α1α2；/>加权系数为q1、q2、q3、q4、p1、p2。
步骤3)，求得作动力最优控制矩阵；
当车辆参数和加权系数确定后，由黎卡提方程可求出最优控制反馈增益矩阵，黎卡提方程为：
PA+ATP-(PB+N)R-1(BTP+NT)+Q＝0 (9)
得到最优控制反馈增益矩阵K＝R-1(PB+NT),求出了K就完成了车辆主动悬架控制器的设计。
根据任意时刻的反馈状态变量X(t)，可求出t时刻前后做定期的最优控制矩阵U(t)。
U(t)＝-KX(t) (10)
以上为LQR控制器的设计过程，其中加权系数只能确定一组，对不同的工况，尤其是正常工况和极限工况转换的情况下适应性不强。
步骤4)、对BP神经网络进行训练，得到预测模型；
具体的，以车身侧倾角、侧倾角速度、横摆角速度、侧向加速度以及质心侧偏角为输入，以车辆转向的外侧后轮与地面的滑移量为输出，对数据进行相应的标准化及归一化处理，得到标准数据集。再使用matlab中BP神经网络工具箱进行训练，得到预测模型；其中，数据集由carsim仿真软件产生，采用Fishhook鱼钩工况。
步骤5)、根据预测模型的输出得到不同状态下的加权系数，得到不同状态下的作动力最优控制矩阵；
在matlab/simulink中建立车辆仿真模型(即主动悬架四自由度模型)，并根据训练好的神经网络模型预测侧滑概率，规定未侧滑为“0”，侧滑为“1”，预测模型输出为0时，[q1,q2,q3,q4,p1,p2]＝[1,1,1,1,100,100]；当预测模型输出为1时，[q1,q2,q3,q4,p1,p2]＝[1,1,1,1,1000,1000]；
由此可以根据工况的不同得到两组不同的反馈矩阵k1,k2。令模型输出为1时，K＝0.2*k1+0.8*k2。模型输出为0时，K＝0.8*k1+0.2*k2，根据公式(10)进而得到两种状态下的作动力最优控制矩阵。
步骤6)、主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对主动悬架四自由度模型中悬架性能指标进行调整。
具体的，通过悬架性能指标的改变，车辆状态参数即预测模型的输入也会随之发生改变，进而使得作动力最优控制矩阵发生改变，形成循环，实现对车辆的精准控制，车辆状态参数包括车身侧倾角、侧倾教速度、横摆角速度、侧向加速度以及质心侧偏角，车辆状态参数通过车辆上装载的相应的传感器即可获得。
BP神经网络训练时，输入数据为72588*5的矩阵，即有五个特征值，共72588组数据，输出向量大小为72588*1的零一矩阵，表示车辆侧滑或不侧滑。神经网络输入维度为5，输出维度为1，设置10个隐含层进行训练，BP神经函数采用的是反向传播和梯度下降的方法进行迭代。训练得到的模型可以预测不同工况下车辆的侧滑，从而对LQR控制进行优化。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)、根据主动悬架四自由度模型和目标性能指标模型，得到作动力最优控制矩阵；
步骤2)、以车辆状态参数为输入，以车辆转向的外侧后轮与地面的滑移量为输出，对BP神经网络进行训练，得到预测模型，根据预测模型的输出得到不同状态下的加权系数，由不同状态下的加权系数得到不同状态下的作动力最优控制矩阵；
步骤3)、主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对悬架性能指标进行优化。
2.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，主动悬架四自由度模型的运动微分方程为：
其中mwf为左悬架非簧载质量，mwr为右悬架非簧载质量，mhb为车身质量，即簧载质量，Ihp为车身侧倾转动惯量，Ksf、Ksr分别为左、右悬架刚度，Ktf、Ktr分别为左、右轮胎刚度，a为左轮到质心的距离，b为右轮到质心的距离，z01为左轮路面激励，z1为左悬架非簧载质量位移，z2为左车身位移，即左悬架簧载质量位移，z02为右轮路面激励，z3为右悬架非簧载质量位移，z4为右车身位移，即右悬架簧载质量位移,Uaf、Uar分别为左、右悬架作动器的作动力。
3.根据权利要求2所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，主动悬架四自由度模型运动微分方程的矩阵形式为：
其中为状态量，悬架作动力U＝[Uaf,Uar]T为控制量，w＝[w1,w2]T为路面输入。
4.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，目标性能指标J的积分函数为：
其中q1、q2、q3、q4、p1、p2为加权系数。
5.根据权利要求4所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，目标性能指标模型积分函数的矩阵形式为：
其中J为目标性能指标。
6.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，作动力最优反馈矩阵为：
U＝-KX
其中K为最优控制反馈增益矩阵。
7.根据权利要6所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，所述最优控制反馈增益矩阵K由黎卡提方程求得：
K＝R-1(PB+NT)
其中P为黎卡提方程的解。
8.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，所述车辆状态参数包括车身侧倾角、侧倾角速度、横摆角速度、侧向加速度以及质心侧偏角。
9.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，根据预测模型预测侧滑概率，规定为侧滑和不侧滑两种情况，得到两种状态下不同的加权系数，进而分别得到两种状态下关于作动力的最优控制矩阵。
10.根据权利要求1所述的一种LQR主动悬架优化方法，其特征在于，主动悬架四自由度模型根据不同状态下的作动力最优控制矩阵对悬架性能指标进行优化进而改变车辆状态参数，新的车辆状态参数作为新的预测模型输入，实现循环控制。
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