[发明专利]一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法

权利要求书

1.一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一：建立二自由度非线性主动悬架模型，定义状态变量，并结合微分同胚的概念构建系统的状态空间表达式；

步骤二：根据步骤一建立的悬架模型推导设计出悬架控制器。

2.根据权利要求1所述的一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于：步骤一中所述定义状态变量具体为将悬架动行程定义为系统状态变量。

3.根据权利要求1所述的一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于：所述步骤二中设计悬架控制器时，使用障碍李雅普诺夫函数直接对悬架动行程进行限制。

4.根据权利要求1所述的一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于：所述步骤二中设计悬架控制器时，利用径向基神经网络函数对轮胎受力进行近似替换。

5.根据权利要求2所述的一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于：步骤一具体包括：

建立二自由度非线性主动悬架模型，根据牛顿第二定律可建立悬架系统的微分方程，即

其中，m_s、m_u分别为车身质量和车轮质量，x_s为车身质心处垂直位移，x_u为车轮垂直位移，x_r为车轮随机路面激励，k_s和c_s分别为悬架的弹簧刚度和阻尼，f为轮胎的非线性受力，u为悬架控制器控制力；

选取悬架系统模型中的状态变量为：

系统输出为：

y＝x_s                    (3)

由状态变量可得到系统的状态空间表达式：

构建其微分同胚形式如下：

对上式求导并将(4)式代入得：

式(6)即为二自由度非线性主动悬挂模型。

6.根据权利要求3或4所述的一种基于轮胎力估计的车辆主动悬架控制器设计方法，其特征在于：步骤二具体包括：

轮胎的非线性受力是关于z₃的函数，使用拉格朗日变换得到如下关系：

其中，介于[0，x₃]区间内；

引入了一种一阶滤波器其形式如下：

其中，η_i为正常数，α_if为一阶滤波器的输出，α_i为虚拟控制律，令y_i＝α_if-α_i，其为滤波器输出与虚拟控制律的误差值；

利用径向基神经网络函数对轮胎受力进行近似替换，具体形式如下：

其中，为神经网络基函数，ε_i(X_i)为神经网络估计误差且满足为未知的正常数，

针对主动悬架系统，引入以下坐标变换ξ₁＝z₁-z_d,ξ₂＝z₂-α_1f,ξ₃＝z₃-α_2f,ξ₄＝z₄-α_3f；

其中，z_d为系统期望输出；

针对第一阶子系统，构建如下形式的Lyapunov函数：

对上述Lyapunov函数求导，得

由Young’s不等式，有以下不等式成立：

其中，

设计虚拟控制器

其中，ρ_i为正常数；

将(12)、(13)带入(11)得

构建第二阶子系统的Lyapunov函数如下：

其中，为θ_i的估计量，θ_i为神经网络未知参量；

对上述Lyapunov函数求导，得

将(9)式代入(16)式中，得

由Young’s不等式，有以下不等式成立：

其中，λ₁，γ₁，μ₁为正常数，为g的上界，并定义[g]＝-|g|，且满足[g]≤[g]；

设计控制器与自适应控制律如下

其中，β_i为正常数；

将(18)、(19)和(20)带入(17)得

其中，

构建第三阶子系统的Lyapunov函数如下：

其中，k为正常数；

对上述Lyapunov函数求导，得

其中，

由Young’s不等式，有以下不等式成立：

设计虚拟控制律如下：

将(24)、(25)代入(23)，得

其中，

构建第四阶子系统的Lyapunov函数如下：

对上述Lyapunov函数求导，得

采用径向基神经网络函数来逼近未知非线性函数，得

其中，

由Young’s不等式，有以下不等式成立：

悬架控制器和悬架自适应控制率如下：

其中，是θ_i的参数估计值，β_i是自适应律设计参数，为正常数；

将(30)、(31)及(32)代入(29)，得

其中，