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原文传递一种可实现路况预测的车辆悬架系统自适应反推控制方法

专利名称：	一种可实现路况预测的车辆悬架系统自适应反推控制方法
摘要：	一种可实现路况预测的车辆悬架系统自适应反推控制方法，步骤一，建立非线性主动悬架系统模型，根据牛顿第二定律得到主动悬架的动力学方程；步骤二，建立基于轴距预瞄估计器的悬架系统动力学模型；步骤三，设计自适应反推控制器；步骤四，选取合适的增益k1,k2,k3和k4；β1和β2，便可保证所有约束限制在合理的范围之内，可以满足控制要求；解决现有主动悬架控制技术设计模型简单，且一般针对单一控制目标，无法应对实际情况下汽车不确定和复杂路况的干扰及模型动态稳定的问题，实现了对路况信息的预测，并且有效提高车辆行驶的平顺性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	陕西;61
申请人：	西安理工大学
发明人：	庞辉;张旭;姚睿;刘楠;王鹏
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-28T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-23T00:00:00+0800
申请号：	CN201910350878.0
公开号：	CN110154666A
代理机构：	北京国昊天诚知识产权代理有限公司
代理人：	杨洲
分类号：	B60G17/015(2006.01);B;B60;B60G;B60G17
申请人地址：	710048 陕西省西安市金花南路5号
主权项：	1.一种可实现路况预测的车辆悬架系统自适应反推控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，建立非线性主动悬架系统模型，根据牛顿第二定律得到主动悬架的动力学方程为：公式(1)中u＝uf+ur,uφ＝auf-bur，u是前轮主动控制力输入uf和后轮主动控制力输入ur之和，也可定义为垂向运动主动控制力输入，uφ定义为俯仰运动主动控制力输入；ms和Iy分别是车身质量和转动惯量；muf、mur分别为前、后悬架的非簧载质量；a、b分别为前、后悬架中心到车身质心的距离；φ为车身俯仰角，zc为车身垂直位移；zsf,zsr分别为车身前后侧的垂直位移；zuf,zur分别为前、后悬架非簧载质量位移；zrf,zrr分别为前后轮路面扰动位移输入；Fsf,Fsr为前、后悬架组件中非线性弹簧产生的弹性力；Fcf,Fcr分别为前、后悬架组件中的非线性阻尼力；ktf,ktr和ctf,ctr分别为前、后轮胎的刚度和阻尼系数，uf是前轮主动控制力输入，ur是后轮主动控制力输入，为主动悬架系统的控制力输入；公式(2)-(4)中Δyf＝zc+asinφ-zuf表示为前悬架动行程，Δyr＝zc-bsinφ-zur表示为后悬架动行程；ksf,ksr分别是前、后悬架非线性弹簧刚度，knsf,knsr分别是前、后悬架空间刚度系数，csf1,csr1和csf2,csr2分别表示前、后悬架伸张和压缩时的黏滞阻尼系数；定义悬架系统的状态变量如下：将动力学方程(1)转化为公式(5)中x1表示车身垂直位移，x2表示车身垂直速度，x3表示车身俯仰角度，x4表示车身俯仰角速度，x5表示前悬架簧下质量位移，x6表示前悬架簧下质量速度，x7表示后悬架簧下质量位移，x8表示后悬架簧下质量速度；步骤二，建立基于轴距预瞄估计器的悬架系统动力学模型当车辆直线行驶时，可认为后轮的路面位移输入与前轮位移输入处相比仅存在一个时间上的滞后τ，即：zrr＝zrf(t-τ)，τ近似等于两轮之间的轴距l＝(a+b)/车速v，这样前轮处的路面输入可作为后轮输入的预瞄信息而添加在控制器中，通过拉氏变换近似来表示前、后轮处路面输入之间的关系为：通过使用Padé方法近似e-ds为有限阶传递函数，表示为在公式(8)中此处设定m＝n＝2,因此根据公式(8)，可以得到：公式(9)中，a0＝12/τ2,a1＝6/τ,a2＝1。定义一个附加状态矢量η(t)＝[η1(t),η2(t)]T，可得到后轮的路面速度输入与前轮速度输入处状态方程形式为: 结合公式(10)和公式(6)得到基于轴距预瞄控制的悬架系统状态方程为步骤三，设计自适应反推控制器，具体做法是： 1)对于主动悬架系统公式(11)，假设悬挂质量ms和转动惯量Iy存在已知上下界，即ms∈{ms:msmin≤ms≤msmax}和Iy∈{I:Iymin≤Iy≤Iymax}，msmin和Iymin表示车辆不载人状态时，msmax和Iymax表示车辆载满人状态；将不确定参数考虑与悬架系统中，同时将车身的垂向速度和俯仰角速度作为虚拟控制，通过虚拟控制确保车身位移和俯仰角度在一定的区域内稳定：根据公式(11)可以看出选取实际的虚拟控制函数为x2和x4，设计虚拟控制的期望值α1,α2，使得只要垂向速度x2＝α1；x4＝α2，就可使得车身垂直位移x1和车身俯仰角度x3趋于稳定得到满足，同时定义e2和e4作为实际状态值x2和x4与期望值α1和α2之间的误差，即和选择公式(12)中k1>0和k3>0，为可调参数选取半正定的李亚普诺夫函数对其求导可得：公式(12)，(13)中k1和k3为可调参数，γ1和γ3为正常数； 2)设计实际控制主动控制力u，使得虚拟控制的期望值与真实值状态之间的误差e1(t)趋近于零或有界；车辆的垂向运动表示为公式(14)：公式(14)中θ1＝1/ms∈[θ1min,θ1max],θ1min＝1/msmax,θ1max＝1/msmin；对速度误差e1进一步转化：公式(15)中τ1(x,t)＝(-Fcf-Fcr-Fsf-Fsr+u)e1 设计控制力u为：公式(16)中：k2为常数，是θ1的估计值；定义自适应控制率：公式(17)中为自适应控制律可调参数，选取半正定李亚普诺夫候选函数：对公式(18)求导，并将公式(15)-(17)带入，可得： 3)设计实际控制主动控制力uφ，使得虚拟控制的期望值与真实值状态之间的误差e2(t)趋近于零或有界；车辆的俯仰运动表示为公式(20) 公式(20)中θ2＝1/Iy∈[θ2min,θ2max],θ2min＝1/Iymax,θ2max＝1/Iymin。对速度误差e2进一步转化：公式(21)中τ2(x,t)＝(-Fn+uφ)e2，Fn＝a(Fcf+Fsf)-b(Fcr+Fsr)；设计控制力uφ为：公式(22)中：k4为常数，是θ2的估计值，定义自适应控制率：选取半正定李亚普诺夫候选函数：对公式(24)求导，并将公式(21)-(23)带入，可得：最终由公式(16)和公式(22)得出前后轮相应的实际控制输入函数uf，ur如下： 4)验证系统轮胎子系统零动态稳定：令输出变量x1(t)＝x3(t)＝e1(t)＝e2(t)＝0，可得到主动控制力：将公式(27)带入到零动态系统中，即带入系统公式(11)中，可得状态空间方程：公式(28)中:X(t)＝[x3 x4 x3 x4]T，由于矩阵A，B是满足赫尔维茨准则的，因而零动态系统(28)是稳定的；步骤四，选取合适的增益k1,k2,k3和k4；β1和β2，便可保证所有约束限制在合理的范围之内，可以满足控制要求。
所属类别：	发明专利