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原文传递基于车前地形的应急救援车辆主动悬挂控制策略研究

论文题名：	基于车前地形的应急救援车辆主动悬挂控制策略研究
关键词：	应急救援车辆;主动悬挂系统;地形构建技术;事件触发控制
摘要：	近年来我国自然灾害频发，作为一种专门处理突发事故的救援装备，应急救援车辆需要在各种复杂的道路工况下保证良好的行驶机动性和乘坐舒适性。传统的应急救援车辆大多配备被动悬挂系统，其结构参数无法依据车辆运动状态和车前地形信息实时调节，使得车辆在复杂路面上的行驶性能受限。主动悬挂系统通过控制作动器输出力或扭矩来缓和路面的冲击，能够有效提升车辆在复杂地形上的行驶机动性和乘坐舒适性，满足应急救援车辆对悬挂系统的性能需求。　　本文依托国家重点研发计划课题（项目编号：2016YFC0802902），以提升应急救援车辆的行驶机动性和乘坐舒适性为目标，对车前地形的构建算法以及基于车前地形的主动悬挂调控方法进行系统研究。主要研究工作如下：　　（1）研究了基于车辆动力学与多传感器信息融合的车辆定位和车前地形构建方法。采用改进的误差状态卡尔曼滤波算法实现了车身位姿信息的精准评估。通过激光雷达构建车前路面的三维高程地图，并利用统计滤波与高斯融合算法处理地图中的离群点和重复点。Matlab仿真结果表明，所提出的车辆定位方法有效解决了车辆行驶过程中定位精度低和稳定性差的问题。此外，所提出的车前地形构建方法实现了高程地图中离群点的消除以及重复点的融合。　　（2）研究了基于车前地形的神经网络模型预测控制方法。针对主动悬挂系统中的弹簧和阻尼器非线性问题，提出了基于神经网络算法的车辆动力学拟合模型。在此基础上，设计了基于车前地形的神经网络模型预测控制器。充分考虑液压悬挂作动器中的参数不确定性和传感器数据波动现象，提出了基于一阶低通滤波的自适应控制方法。Matlab仿真结果表明，相比于传统PID控制和自适应鲁棒控制，所提出的液压作动器力控制策略对力信号的追踪精度更高、稳定性更好。另外，与被动悬挂和传统模型预测控制方法相比，所提出的神经网络模型预测控制策略对提升车辆的乘坐舒适性方面具有更好的效果。　　（3）研究了基于车前地形的事件触发控制方法。利用Takagi-Sugeno模糊模型降低了救援车辆的载荷时变现象对悬挂控制系统的影响。针对悬挂控制过程中不同传感器与控制器之间的数据传输延时以及频繁的数据交互导致的网络传输堵塞问题，提出了基于车前地形的事件触发控制策略。引入了李雅普诺夫-克拉索夫斯基（Lyapunov-Krasovskii）泛函对事件触发控制系统进行了闭环稳定性证明。Matlab仿真结果表明，所提出的控制策略解决了悬挂控制过程中的数据传输延时和网络传输堵塞问题，且提升了车辆的乘坐舒适性。　　（4）研究了基于车前地形的动态贝塞尔规划控制方法。提出了基于车辆动力学与车前地形信息融合的车身位姿预测方法。以提升应急救援车辆的行驶机动性为目标，采用高阶动态贝塞尔曲线对车身轨迹进行了优化。将液压作动器的非线性、模型不确定性和部分状态信息难以测量等因素考虑在内，构建了基于扩张状态观测器的模型预测控制算法，实现了液压作动器对位移输出信号的动态追踪控制。Matlab仿真结果表明，所设计的液压作动器位移控制算法实现了对位移输出信号的高精度追踪控制。同时，所提出的动态贝塞尔规划控制方法在提升车辆行驶机动性方面的效果显著。　　（5）搭建了应急救援车辆实验平台，并完成了惯性导航装置、激光雷达和加速度计等传感器的内外参标定。在不同工况下对所提出的车前地形构建方法以及基于车前地形的主动悬挂控制策略进行了实车道路试验。在车辆的定位与建图试验中，所提出的车辆定位和车前地形构建方法均可达到厘米级的精度。在主动悬挂控制试验中，所提出的基于车前地形的神经网络模型预测控制策略和事件触发控制策略有效降低了车身的加速度均方根值，从而提升了应急救援车辆的乘坐舒适性；所提出的基于车前地形的动态贝塞尔规划控制策略有效降低了车身的位姿均方根值，使得应急救援车辆的行驶机动性获得明显提升。
作者：	李文航
专业：	机械电子工程
导师：	倪涛
授予学位：	博士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023