基于非线性不确定的指定性能的主动悬架系统的自适应控制研究

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1、基于非线性不确定的指定性能的主动悬架系统的自适应控制研究摘要：本文提出了对未知的非线性动力性（例如，非线性弹簧和分段线性阻尼器动力学）汽车主动悬架系统的自适应控制设计。首次提出自适应控制是为了稳定垂直车辆位移，从而提高车辆的乘坐舒适性，并保证其他关于车辆安全和机械约束的悬挂要求（例如，路面保持性和悬挂空间限制）。一个增强的神经网络被用于在线补偿未知非线性，以及一种新的自适应律被开发来估计NN重量和不确定的模型参数（例如，悬挂质量），其中所使用的参数估计误差作为泄漏术语叠加在经典适应控制中。为了进一步提高控制性能和简化参数的调

2、整，提出具有误差收敛速度块、最大过冲和稳态误差特征的规定功能函数（PPF）用于其他自适应控制。证实了闭环系统的稳定性和分析了特定的性能要求。计算机仿真结果表明了所提出的控制方案的有效性。关键词：主动悬架系统、自适应控制、规定性能、神经网络1引言悬架系统是汽车的重要部件之一，由于它可以提高汽车乘坐舒适性、车辆操纵性和乘客的安全。车辆悬架系统通常由横臂，弹簧和减震器（例如，阻尼器）组成，传送和过滤车体和道路之间的作用力，其中弹簧被用于隔离车体以防受到路面的干扰，从而有助于乘坐的舒适性，阻尼器是专门用于吸收车身和车轮的振动以保证乘

3、坐安全。随着汽车工业的发展，汽车悬架系统的设计吸引了了学者和工程师的广泛关注。一般来说，悬挂系统可以概括为三类：被动悬架、半主动悬架和主动悬架。在这些技术中，主动悬架可以增加和消耗来自系统的平行于悬挂元件（如，阻尼器和弹簧）的执行器的能量，它被置于车身和车轮之间，并且能够添加或减小系统的作用力。这种配置使悬架系统可以减少路面粗糙度的不间断性，来控制车辆高度，从而提高舒适性和路面操控性。因此，在过去的几十年里，在车辆系统的主动悬架方面进行了相当多的工作，尽管它还没被广泛用于汽车生产中，因为它的成本和能耗需求过高。此外，对于车辆

4、主动悬架的性能要求可以包括乘坐舒适性，道路附着性，悬挂偏转，致动器饱和度等，但这些要求可能是相互冲突的；例如，增加乘坐舒适性会导致在轮跳时产生较大的悬挂行程和较小的阻尼。因而这些矛盾的要求之间的折中应当在综合控制中解决，这可能会导致多目标主动悬架控制问题加以解决。在这方面，控制提供了一种可行的解决方案，以乘坐舒适性为主要目标：控制问题转化为一个与其他性能的时域相约束的单一目标。在文献[13]中，研究了一个受约束的控制主动悬架，设计状态反馈控制的目的是确保扰动衰减性能。在文献[14]中，提出了依赖负载的控制设计方法，提出用状态

5、反馈策略解决车辆主动悬架系统多目标控制的问题。在文献[15]，设计了基于四分之一非脆弱性汽车模型主动悬架控制。然而，在大多数的上述结果中，该车辆悬架系统被假定为线性动力性，且是精确已知的。在实际的车辆系统中，参数不确定性或建模误差通常是不可避免的，当没有对其进行特别处理时，这可能会降低悬架性能的不确定性。例如，弹簧的非线性，减震器的分段线性特性和乘客的数量或有效负载的变化可能会导致控制设计上的困难。在这个意义上，基于线性模型的上述多目标控制的性能可能无法保证非线性动力性的实际悬架系统。为解决这些不确定性，近来已经提出几种使用

6、自适应技术方法。在文献[11]，提出了通过组合线性参数变化的控制和非线性反推技术自适应主动控制。在文献12]，功能性逼近（即，模糊系统）被纳入滑模技术来给四分之一汽车主动控制悬挂系统提供自适应滑动控制。然而，只能实现部分悬挂性能，例如，在车辆的振荡时的悬挂质量能得到解决。为了进一步解决车辆悬架综合性能的要求，例如，乘坐的舒适性，抓地力和悬挂运动的局限性，在[文献16],通过使用Lyapunov函数（BLF），进行了一个新的自适应控制研究,其中不确定悬挂质量可以在线更新。虽然在控制设计中保守主义比二次Lyapunov函数少（Q

7、LF）,但非线性弹簧刚度、分段线性阻尼和轮胎顺序都假定是已知的，只有簧载质量是在线更新，但仍不一定收敛到其真实值。这可能是由于这样的事实，传统设计都是基于梯度误差和不断推测。这个问题将在本文中通过引入一种新的自适应律，使得参数进行更新并收敛到其真实值，于是完全未知的车辆悬架系统的控制性能得到了解决。另一方面，从控制性能的角度来看，上述的主动悬架系统的瞬态悬挂性能不能定量研究。虽然BLF控制足以发现一些相互矛盾的要求之间的平衡点，系统输出的瞬态性能（例如，超调量小，收敛速度）不能保留在一个优先的范围内，可以提供更复杂的参数整定

8、过程实现所需的输出约束来提高乘坐舒适度。近日，尝试建立优先指定的控制性能得到了利用，其中瞬态和稳态性能可被检测和按指定设计。这种方法的关键是引入一个适当的规定和相应的跟踪误差性能函数变换，使变换后的系统足以达到稳定性能保证原系统的跟踪控制。为了解决多目标的控制性能稳定，这种方法将进一步扩展