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基于路面感知的车辆智能悬架控制策略研究

赵丰  
【摘要】:随着当今车辆控制技术的发展,智能车辆悬架技术能够使车辆适应多种道路工况,有效提升车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性。其中,阻尼连续可调的半主动悬架系统凭借其低能耗和高效的减振性能,成为当前车辆动力学研究的热点。将路面信息引入到智能悬架控制系统中,是目前悬架控制领域研究的一个新的研究方向。本文基于单轮智能悬架系统,对车辆悬架的垂向动力学进行研究。当车辆在不同等级路面上行驶时,采用多传感器信息融合的方法感知获得路面等级,进而调整车辆悬架的控制目标权重,有效提升车辆悬架的综合性能。并通过台架试验,对提出的路面识别方法和控制算法进行验证。具体研究内容包括:本文首先建立了单轮麦弗逊非线性模型及四分之一悬架线性模型,详细介绍了阻尼连续可调减振器的内部结构及工作原理,并通过MTS实验台架测试得到减振器的外特性曲线。基于径向基函数(RBF)神经网络建立了减振器的控制电流-输出阻尼力的正向与逆向模型,根据实验数据对神经网络模型进行训练,并验证了所建模型的有效性。采用了质量比、刚度比和阻尼比三个无量纲参数,全面分析了不同悬架参数对车辆智能悬架控制算法性能的影响。对比分析了改进型天棚阻尼控制、地棚阻尼控制和混合控制三种控制策略在不同阻尼比下的频率响应。研究了不同质量比和刚度比对车辆悬架系统的簧上振动加速度、动行程和车轮动载的均方根值的影响,为在不同等级路面上有侧重的调节车辆平顺性和操纵稳定性奠定了基础。提出了将卡尔曼滤波器与递推最小二乘算法相结合的方法对车辆的簧载质量进行实时估计。并深入研究了在卡尔曼滤波算法中,过程噪声和测量噪声的协方差对悬架状态估计精度的影响。由卡尔曼滤波算法估计得到簧载质量和车轮的绝对速度,运用基于遗忘因子的递推最小二乘方法,迭代预测出每一时刻的簧载质量参数。估计得到的簧载质量参数进一步完善了路面识别的特征集。为了对车辆行驶的路面等级进行感知,提出了基于多传感器信息融合的路面等级识别的创新性方法。采集簧载质量振动加速度、悬架动行程和车轮加速度信号,运用基于小波包和经验模态分解的协同方法对传感器信号进行特征提取,此方法中构造的概率神经网络与随机森林组成的级联分类器,能够高效地对传感器的时频特征进行分析与决策,最终输出路面等级的分类结果。在不同等级路面下,车辆对平顺性与操纵稳定性具有不同的需求,针对车辆半主动悬架这类非线性不确定的控制系统,本文提出了基于滑模变结构的自适应神经网络控制和自适应神经网络backstepping控制两种控制方法,利用李雅普诺夫方法推导得出神经网络权重的更新律。提出将悬架控制目标函数作为改进型粒子群算法的适应度函数,对控制参数进行优化,提高了阻尼连续可调悬架系统的减振性能。设计完成了单轮车辆半主动悬架系统测控平台,对文中所提出的多传感器信息融合方法和自适应神经网络算法进行了台架实验验证。


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