[發(fā)明專利]一種預規(guī)定瞬態(tài)性能的汽車主動懸架自適應控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710062627.3
• 申請日: 2017-01-22
• 公開（公告）號: CN106828005B
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 那靖;黃英博;伍星;高貫斌;郭瑜
• 申請（專利權(quán)）人: 昆明理工大學
• 主分類號: B60G17/015
• 分類號: B60G17/015;B60G17/02;B60G17/06
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1.一種預規(guī)定瞬態(tài)性能的汽車主動懸架自適應控制方法，其特征在于：首先根據(jù)汽車動力學理論以及牛頓第二定律，建立半車主動懸架動力學模型；接著通過車載傳感器測量計算得到汽車垂直方向位移和俯仰方向俯仰角；再對控制目標即汽車垂直方向位移以及汽車俯仰方向俯仰角進行誤差轉(zhuǎn)化操作；結(jié)合轉(zhuǎn)化后的誤差，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償懸架動力學模型不確定性對系統(tǒng)的影響，進而設(shè)計汽車在垂直方向以及俯仰方向運動的控制動作；進一步對控制誤差和系統(tǒng)遞推向量進行濾波操作，提取參數(shù)估計誤差，實現(xiàn)汽車垂直方向位移及俯仰方向俯仰角的瞬態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制，并滿足主動懸架其他性能；用包含參數(shù)估計誤差的向量設(shè)計自適應律；然后判斷激勵條件是否滿足，若滿足，根據(jù)估計得到的向量計算出汽車質(zhì)量以及轉(zhuǎn)動慣量的估計值；若不滿足，則給路面擾動加入隨機干擾，并返回重新測量；

所述方法的具體步驟如下：

Step1、建立半車主動懸架動力學模型：根據(jù)汽車動力學理論以及牛頓第二定律，對半車主動懸架進行受力分析，可得到半車主動懸架動力學模型如下：

其中，M是汽車質(zhì)量，I是汽車俯仰運動時轉(zhuǎn)動慣量，m_f為汽車前輪的簧下質(zhì)量，m_r為汽車后輪的簧下質(zhì)量；F_df為汽車前輪阻尼器阻尼力，F(xiàn)_dr為汽車后輪阻尼器阻尼力；F_sf為汽車前輪彈簧力，F(xiàn)_sr為汽車后輪彈簧力；F_tf為汽車前輪彈力，F(xiàn)_bf為汽車前輪阻尼力；F_tr為汽車后輪彈力，F(xiàn)_br為汽車后輪阻尼力；y_c為汽車垂直方向位移，為俯仰方向汽車俯仰角，y₁為汽車前輪簧下質(zhì)量位移，y₂為汽車后輪簧下質(zhì)量位移；a為汽車前主動懸架至汽車質(zhì)心距離，b為汽車后主動懸架至汽車質(zhì)心距離；u₁為汽車前主動懸架的輸出力，u₂為汽車后主動懸架的輸出力；u_y為汽車在垂直方向運動的控制動作，為汽車在俯仰方向運動的控制動作；

Step2、通過代數(shù)變換將半車主動懸架動力學模型轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間形式：

定義則可得到：

其中，θ₁＝1/M為需要估計的汽車未知質(zhì)量的倒數(shù)，θ₂＝1/I為需要估計的汽車未知轉(zhuǎn)動慣量的倒數(shù)；

Step3、通過車載傳感器測量計算得到汽車垂直方向位移y_c和俯仰方向俯仰角將其作為下面設(shè)計的控制方法的輸入量；

Step4、對控制目標中的汽車垂直方向位移x₁＝y(tǒng)_c進行誤差轉(zhuǎn)化操作：

Step4.1、定義一個光滑單調(diào)遞減函數(shù)ψ(t),R⁺→R⁺為：

ψ(t)＝(ψ₀-ψ_∞)e^-αt+ψ_∞

其中，ψ₀為函數(shù)初值，ψ_∞為函數(shù)允許的穩(wěn)態(tài)誤差，e^-αt為指數(shù)函數(shù)常量，α為函數(shù)收斂速度，t表示時間，ψ₀與ψ_∞數(shù)值的選取應滿足ψ₀＞ψ_∞；汽車垂直方向位移應滿足如下邊界條件：

其中，為兩個正常數(shù)；

Step4.2、定義另一個光滑嚴格單調(diào)遞減函數(shù)函數(shù)應滿足條件如下：

其中，L_∞表示有界函數(shù)；

Step4.3、在得到性能方程ψ(t)和嚴格單調(diào)遞減函數(shù)S(z₁)的基礎(chǔ)上，汽車垂直方向位移表達為x₁＝ψS(z₁)，并通過代數(shù)變換將控制目標進行轉(zhuǎn)換后的參數(shù)表達式為：

Step5、根據(jù)如下步驟設(shè)計汽車在垂直方向運動的控制動作u_y：

Step5.1、定義控制誤差s_p1如下：

其中，Λ_p1＞0為正常數(shù)，T為矩陣轉(zhuǎn)置運算符號，z₁為Step4.2中定義的數(shù)值變量，為z₁對時間的導數(shù)；對s_p1進行求導運算可得：

其中，θ₁＝1/M為需要估計的汽車未知質(zhì)量的倒數(shù)，為計算數(shù)值變量，為未知的動力學系統(tǒng)表達式；采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對T_p1(Z_p1)進行逼近，表達式如下：

其中，w_p1∈R⁵為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未知權(quán)重，為L_p維實空間，φ_p1(Z_p1)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)，Z_p1為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量，ε_p1∈R為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差；

Step5.2、設(shè)計控制汽車垂直方向位移的控制動作u_y，表達式如下：

其中，k_p1為一個正常數(shù)，為未知參數(shù)θ₁的估計值，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未知權(quán)重w_p1的估計值；

Step5.3、在采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的基礎(chǔ)上，控制誤差導數(shù)可表達為如下參數(shù)化形式：

其中，是需要估計的未知參數(shù)向量，為系統(tǒng)遞推向量，通過輸入u_y和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)φ_p1(Z_p1)計算獲得的；

Step6、根據(jù)步驟Step4的方法對汽車俯仰方向俯仰角進行誤差轉(zhuǎn)化操作，再根據(jù)步驟Step5的方法，得到汽車在俯仰方向運動的控制動作表達式如下：

其中，為計算數(shù)值變量，為需要估計的汽車未知轉(zhuǎn)動慣量的倒數(shù)θ₂＝1/I的估計值，k_p2為一個正常數(shù)，s_p2為控制誤差，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未知權(quán)重w_p2的估計值，φ_p2(Z_p2)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)，Z_p2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量；

Step7、對控制誤差和系統(tǒng)遞推向量進行濾波操作，提取參數(shù)估計誤差，用于后續(xù)自適應律設(shè)計：

Step7.1、定義兩個濾波變量s_p1f和Φ_p1f為：

其中，k是一個正常數(shù)；

Step7.2、定義輔助濾波矩陣P_p1∈R^6×6和濾波向量Q_p1∈R^6×1為：

其中，l是一個正常數(shù)；

Step7.3、在得到輔助變量P_p1和Q_p1基礎(chǔ)上，計算出包含參數(shù)估計誤差的向量H_p1∈R^6×1為：

其中，是未知參數(shù)向量W_p1的估計值；

Step8、用包含參數(shù)估計誤差的向量H_p1設(shè)計自適應律，得到未知參數(shù)向量W_p1的估計值

其中，Γ_p1>0為學習速率，σ＞0為一個正常數(shù)；

Step9、計算矩陣P_p1最小特征值，并判斷其是否大于0，來判斷持續(xù)激勵條件是否滿足：

當矩陣P_p1最小特征值大于0，則執(zhí)行步驟Step10；否則給路面擾動加入隨機干擾，然后返回步驟Step3；

Step10、通過步驟Step1-Step9實現(xiàn)汽車垂直方向位移及汽車俯仰方向俯仰角的瞬態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制，并滿足主動懸架其他性能；在獲得未知參數(shù)向量估計值的基礎(chǔ)上，通過求的倒數(shù)計算出汽車未知質(zhì)量的估計值類似于Step7-Step9，設(shè)計自適應律獲得俯仰方向未知參數(shù)的估計值然后通過求的倒數(shù)計算出汽車未知轉(zhuǎn)動慣量的估計值