CN116767180B - 一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架***控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架***的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。

Description

一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法
技术领域
本发明涉及车辆动力学控制技术领域，具体为一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法。
背景技术
为了改善车辆行驶平顺性与操纵稳定性，国内外学者主要对主动悬架***与主动前轮转向***展开了研究。然而，由于主动悬架与主动前轮转向***之间存在轮胎力、动态载荷分布、运动关系等的相互耦合作用，单独对两个***进行控制，很难发挥其作用。因此，如何协调主动悬架与主动前轮转向***使得车辆行驶平顺性和操纵稳定性达到最优，是当前车辆动力学控制亟需解决的关键问题。
相比传统车辆主动悬架与主动前轮转向***协调控制方法，动态博弈控制方法能够有效解决多个体、多***之间有冲突的决策和控制问题，最大程度上消除车辆主动悬架与主动前轮转向***间的耦合作用，从而综合改善车辆行驶平顺性与操纵稳定性。然而，传统博弈控制中未动态调整主动悬架与主动前轮转向***的控制目标权重，导致无法自适应修正车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重，无法最大化发挥动态博弈方法对主动前轮转向与主动悬架***的协调控制效果。
因此我们提出了一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法来解决上述问题。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，解决了传统博弈控制中未动态调整主动悬架与主动前轮转向***的控制目标权重，导致无法自适应修正车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重，无法最大化发挥动态博弈方法对主动前轮转向与主动悬架***的协调控制效果的问题。
（二）技术方案
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，包括以下步骤：
步骤一：以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；
步骤二：基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架***控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架***的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；
步骤三：依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得主动车轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。
进一步地，所述步骤一中，所述深度卷积神经网络决策模型的样本集来源于整车实验测试平台和车辆动力学模型（仿真模拟平台）。
进一步地，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制方法如下：
定义控制输出信号为主动前轮转角和主动悬架作动力分别表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮）；由于物理执行机构的约束，主动前轮转角/>和主动悬架作动力/>也有一定的约束，如下所示：
；
式中：分别表示主动前轮转角和主动悬架作动力的阈值。
此外，由于转向和悬架***执行机构的约束，仍存在以下约束条件：
；
式中：分别表示各车轮转角，/>分别表示各车轮所对应的悬架作动器位移，分别表示车轮转角和车轮所对应的悬架作动器位移的阈值。
为了设计主动前轮转向和主动悬架博弈控制器，构建包含4个非簧载质量垂向运动以及车身俯仰、侧倾和质心垂向运动共7个自由度的传统车辆动力学模型，其状态空间如下所示：
；
其中：是***状态变量，/>是控制输入，/>是干扰变量，分别是***状态变量、控制输入和干扰变量所对应的矩阵。
为了让车辆行驶平顺性和操纵稳定性的性能达到整体最优，基于深度卷积神经网络决策模型所获得的权重构建车辆合作动态博弈成本函数，如下所示：
；
式中：分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重，/>分别表示状态变量、控制输入和干扰变量所对应的权重矩阵，/>分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的评价指标，其中/>通过传统的车身垂向加速度均方根、悬架动行程均方根、轮胎动载荷均方根等指标进行加权获得，通过传统的车身俯仰角均方根、车身侧倾角均方根、车身横摆角速度均方根等指标进行加权获得。
基于上述博弈成本函数、设计变量和约束条件，构建以下车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态博弈模型，如下所示：
；
式中：min表示最小化。
基于夏普利值进行收益分配，求解上述动态博弈模型，获得双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。
（三）有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，具备以下有益效果：
本发明通过构建基于深度卷积神经网络的决策模型，实时决策主动悬架与主动前轮转向***控制目标权重，并基于所获权重构建双方动态博弈模型，自适应调整的权重能够最大化发挥博弈控制方法对车辆主动前轮转向与主动悬架***的协调控制效果。
附图说明
图1为本发明车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示，本发明一个实施例提出的一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，包括以下步骤：
步骤一：以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；其中深度卷积神经网络决策模型的样本集来源于整车实验测试平台和车辆动力学模型（仿真模拟平台）；
步骤二：基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架***控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架***的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；
步骤三：依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。
实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制的具体方式如下：
本发明定义博弈控制器的输出信号为主动前轮转角和主动悬架作动力分别表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮）；由于物理执行机构的约束，主动前轮转角/>和主动悬架作动力/>也有一定的约束，如下所示：
；
式中：分别表示主动前轮转角和主动悬架作动力的阈值。
此外，由于转向和悬架***执行机构的约束，仍存在以下约束条件：
；
式中：分别表示各车轮转角，/>分别表示各车轮所对应的悬架作动器位移，分别表示车轮转角和车轮所对应的悬架作动器位移的阈值。
为了设计主动前轮转向和主动悬架博弈控制器，构建包含4个非簧载质量垂向运动以及车身俯仰、侧倾和质心垂向运动共7个自由度的传统车辆动力学模型，其状态空间如下所示：
；
其中：是***状态变量，/>是控制输入，/>是干扰变量，分别是***状态变量、控制输入和干扰变量所对应的矩阵。
为了让车辆行驶平顺性和操纵稳定性的性能达到整体最优，基于深度卷积神经网络决策模型所获得的权重构建车辆合作动态博弈成本函数，如下所示：
；
式中：分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重，/>分别表示状态变量、控制输入和干扰变量所对应的权重矩阵，/>分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的评价指标，其中/>通过传统的车身垂向加速度均方根、悬架动行程均方根、轮胎动载荷均方根等指标进行加权获得，通过传统的车身俯仰角均方根、车身侧倾角均方根、车身横摆角速度均方根等指标进行加权获得。
基于上述博弈成本函数、设计变量和约束条件，构建以下车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态博弈模型，如下所示：
；
式中：min表示最小化。
基于夏普利值进行收益分配，求解上述动态博弈模型，获得双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得主动前轮转角和主动悬架***作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。
上述车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制方法运行在车辆终端装置上，可以是工控机、嵌入式控制器设备等。
本发明为了克服传统博弈控制中未动态调整主动悬架与主动前轮转向***控制目标权重的缺陷，构建基于深度卷积神经网络的决策模型，实时决策主动悬架与主动前轮转向***控制目标权重，并基于所获权重构建双方动态博弈模型，自适应调整的权重能够最大化发挥博弈控制方法对车辆主动前轮转向与主动悬架***的协调控制效果。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；
步骤二：基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架***控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架***的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；
步骤三：依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制；
实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制方法如下：
定义控制输出信号为主动前轮转角和主动悬架作动力/>分别表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；由于物理执行机构的约束，主动前轮转角/>和主动悬架作动力/>也有一定的约束，如下所示：
（1）；
式中：分别表示主动前轮转角和主动悬架作动力的阈值；
此外，由于转向和悬架***执行机构的约束，仍存在以下约束条件：
（2）；
式中：分别表示各车轮转角，/>分别表示各车轮所对应的悬架作动器位移，/>分别表示车轮转角和车轮所对应的悬架作动器位移的阈值；
为了设计主动前轮转向和主动悬架博弈控制器，构建包含4个非簧载质量垂向运动以及车身俯仰、侧倾和质心垂向运动共7个自由度的传统车辆动力学模型，其状态空间如下所示：
（3）；
其中：是***状态变量，/>是控制输入，/>是干扰变量，/>分别是状态变量、控制输入和干扰变量所对应的矩阵；
为了让车辆行驶平顺性和操纵稳定性的性能达到整体最优，基于深度卷积神经网络决策模型所获得的权重构建车辆合作动态博弈成本函数，如下所示：
（4）；
式中：分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重，/>分别表示状态变量、控制输入和干扰变量所对应的权重矩阵，/>分别表示车辆行驶平顺性和操纵稳定性的评价指标，其中/>通过传统的车身垂向加速度均方根、悬架动行程均方根、轮胎动载荷均方根等指标进行加权获得，/>通过传统的车身俯仰角均方根、车身侧倾角均方根、车身横摆角速度均方根等指标进行加权获得；
基于上述博弈成本函数、设计变量和约束条件，构建以下车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态博弈模型，如下所示：
（5）；
式中：min表示最小化；
基于夏普利值进行收益分配，求解上述动态博弈模型，获得双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动车轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架***的动态协调控制。
2.根据权利要求1所述的一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法，其特征在于：所述步骤一中，所述深度卷积神经网络决策模型的样本集来源于整车实验测试平台和车辆动力学模型。
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