[发明专利]一种汽车电控悬架预瞄控制方法

权利要求书

1.一种基于路面识别的电控悬架预瞄控制方法，其特征是按如下步骤进行：

步骤1：构建由电控悬架机构和信息收集机构组成的路面预瞄系统：

所述电控悬架机构包括：电控执行器、弹簧、车架(3)、摆臂(2)和羊角(4)；

所述信息收集机构包括：加速度传感器(1)、轮跳传感器(5)、车辆前向摄像头；所述轮跳传感器(5)包括：角度计(6)和杆件(7)；

所述加速度传感器(1)分别安装在所述摆臂(2)和车架(3)处，并分别用于收集非簧载质量加速度和簧载质量加速度；

所述轮跳传感器(5)的角度计(6)安装于所述车架(3)处，且所述杆件(7)的一端安装于所述摆臂(2)处，用于收集车轮跳动位移；

所述车辆前向摄像头安装于汽车车牌架牌照灯旁或后视镜上边，用于识别道路前方的凸起或凹坑脉冲路面并进行有效测距；

步骤2：建立随机路面类型的辨识模型；

步骤2.1：利用滤波白噪声时域路面输入模型得到在不同路面等级i下的随机路面输入位移z_r(i)；

步骤2.2：选择随机路面不平度位移z_r为车辆四分之一模型的输入，选择车辆的簧载质量加速度非簧载质量加速度与车轮跳动z_ru为车辆四分之一模型的输出，从而得到在不同路面等级i下的随机路面输入z_r(i)所对应输出的簧载质量加速度非簧载质量加速度轮跳位移z_ru(i)，并作为待训练的数据；

步骤2.3：将不同路面等级i下的簧载质量加速度非簧载质量加速度轮跳位移z_rt(i)作为LSTM神经网络模型的输入，对应的当前路面等级i为输出，对LSTM神经网络模型进行训练，得到随机路面类型的辨识模型；

步骤2.4：设定当前初始时刻为t，并收集传感器的原始数据；

利用所述加速度传感器(1)分别采集当前时刻t的簧载质量加速度和非簧载质量加速度利用所述轮跳传感器(5)采集当前时刻t的轮跳位移z_ru(t)，利用车辆前向摄像头对当前时刻t的路面前方进行拍摄采集图像P(t)；

步骤2.5：识别当前随机路面等级；

将当前时刻t的簧载质量加速度非簧载质量加速度和轮跳位移z_ru(t)代入到所述随机路面类型的辨识模型中，输出对应的当前时刻t的路面等级i(t)；

步骤3：检测当前时刻t的车辆道路前方脉冲路面的存在；

步骤3.1：选择减速带、鼓包和下水道盖作为脉冲路面类型，并用于卷积神经网络的特征提取和训练，从而得到脉冲路面特征识别模型；

步骤3.2：利用脉冲路面特征识别模型对当前时刻t的采集图像P(t)进行识别，得到识别结果；若识别结果中存在脉冲路面，则令路面识别系数γ＝1，并利用式(1)得到脉冲路面的输入位移z_rp(t)：

式(1)中，A_z表示脉冲路面类型的高度或深度；L_z表示脉冲路面类型的宽度；v表示车速；p表示脉冲激励系数，当p＝1时，表示凹坑激励信号，当p＝2时，表示凸起输入激励信号；

若识别结果中不存在脉冲路面，即为随机路面，则令路面识别系数γ＝0，保持当前时刻t的路面等级i(t)；

步骤4：搭建随机路面下的改进天棚控制力模型F_{ran_sky}；

步骤4.1：定义车轮动载荷系数为α，车身加速度权重系数为β；若α＞β，则表示当前时刻t的控制目标倾向于平顺性；否则，表示当前时刻t的控制目标倾向于操纵稳定性，其中0＜α,β＜1；α+β＝1；

步骤4.2：利用式(2)计算不同路面等级i下的控制参数：

式(2)中，c_p(i),c_sky(i)分别为被动阻尼控制参数和天棚阻尼控制参数，(c_sky,c_p)_optimal为对应当前路面等级i下的一对最优的控制参数，rms(k_tz_ru)和rms(k_tz_ru)_mean分别为车轮动载荷均方根值及其平均值；和分别为车身加速度均方根值及其平均值；

步骤4.3：根据不同等级i路面下的控制参数，利用式(3)得到适合当前等级的随机路面的悬架控制力F_{ran_sky}；

式(3)中，为悬架机构的簧载质量速度，为悬架机构的非簧载质量速度，c_min为最小电控阻尼系数；

步骤5：搭建脉冲路面下的汽车电控悬架LQR控制力F_{pul_lqr}；

设置整车的状态变量为

将脉冲路面的输入位移z_rp(t)作为整车模型的输入，从而得到输出变量其中，Z、为簧载质量位移、速度和加速度，θ为侧倾角，为俯仰角，z_u1、z_u2、z_u3、z_u4、为四个车轮对应的非簧载质量位移和速度，z₁-z_u1、z₂-z_u2、z₃-z_u3、z₄-z_u4为四个车轮对应的悬架动挠度，z_rp1-z_u1、z_rp2-z_u2、z_rp3-z_u3、z_rp4-z_u4为四个车轮在脉冲路面下对应的轮胎跳动位移；

利用LQR控制算法对输出变量Y进行加权计算，得到脉冲路面下的最优控制力

F_{pul_lqr}＝-K_mX_m (4)

其中，m表示脉冲路面类型系数，K_m是对应于不同脉冲路面类型m的最优控制反馈增益矩阵，X_m是对应脉冲路面类型m下的状态变量；

步骤6：利用式(5)得到悬架总期望力F_desire：

步骤7：利用式(6)得到当前时刻t的电控悬架执行器输出的主动控制力F_output(t)：

式(6)中，F_min,F_max为当前状态下执行器所能输出的最大力和最小力。