一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法

1.本发明涉及电控空气悬架领域，特别涉及一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法。


背景技术：

2.电控空气悬架系统(electronic-controlled air suspension，简称ecas)包括ecas电控单元、电磁阀、高度传感器和气囊等部件。高度传感器负责检测车辆高度的变化，电控单元将接收输入信息，判断当前车辆状态，激发电磁阀工作，电磁阀实现对各个气囊的充放气调节。由于悬架系统的非线性、系统建模的不准确性以及参数的时变性等问题，空气悬架的控制理论和控制方法成为研究的重点。通常的方法是通过对不同空气弹簧压力、不同高度控制范围的工况下进行参数标定，在一定程度上解决了商用车电控空气弹簧高度控制系统在面对复杂工况下的控制效果退化的问题。但是在面对不同车型的时候，特别是低配车辆并没有原装空气压强传感器，针对不同空气弹簧压力进行参数标定的方法就失去了用武之地。随着控制理论的不断发展，使用无模型自适应控制的方法，使得ecas高度控制系统具备一定的自适应能力，可以在使用过程中进行参数的自整定。这是本技术需要着重改善的地方。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是要提供一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，提高拟合数据模型对受控系统的拟合能力，实现受控系统的自适应控制。
4.为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，拟合一个受控系统的数据模型，并使用受控系统的输入输出数据对该拟合的数据模型的参数进行在线估计，ecas控制器输出电磁阀占空比给电磁阀，电磁阀连接气源，同时空气弹簧连接电磁阀，电磁阀控制空气弹簧的高度实现对车身高度的控制，包括如下步骤：
5.s1：给定系统的初始参数，采集控制系统的历史输入输出数据；
6.s2：建立空气悬架的数据模型；
7.步骤21：基于离散时间非线性系统建立电磁阀占空比与车身高度之间的非线性关系；
8.步骤22：将在时间窗口[k-nu+1,k]内的所有控制输入信号以及在时间窗口[k-ny+1,k]内的所有系统输出信号定义为一个向量
[0009]
步骤23：引入时变参数建立数据模型；
[0010]
s3：将上述步骤得到数值代入伪偏导数计算公式，进行伪偏导数的估计，如果计算
得出的伪偏导数值满足复位条件，则进行复位操作；
[0011]
s4：将系统的历史数据带入数据模型，得到下一时刻的电磁阀占空比，电磁阀占空比u的计算公式为：
[0012][0013]
s5：控制循环结束，则控制结束；
[0014]
若未结束，则进行步骤s6；
[0015]
s6：将下一时刻的电磁阀占空比，作用于车辆，返回步骤s4，进行伪偏导数的迭代。
[0016]
空气悬架充气过程和放气过程分别用两套参数，即充气过程对应一套参数，放气过程对应一套参数，两套参数的符号和意义相同，但具体数值不一定相同，迭代过程互不干扰。
[0017]
空气悬架充放气过程中的权重因子μ、步长因子η基本相同，μ越小，伪偏导数的初始值越接近于迭代后的收敛值。
[0018]
空气悬架充放气过程中的控制电磁阀占空比u的步长因子ρ相同。
[0019][0019]
是一个向量，是它的三个分量，是误差相关的系数，是误差时间导数相关的系数，是误差对时间的二阶导数相关系数；当误差的变化率较大，输出结果超调减小
[0020]
本发明的优越功效在于：克服传统的悬架控制方法无法应用于全部车型，尤其是低配车型的问题，省去了车辆安装空气压强传感器的成本，也省略了车辆悬架系统的数学建模过程，控制精度从理论上得到保证。
附图说明
[0021]
构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0022]
图1是本发明实施例的流程图；
[0023]
图2是本发明实施例ecas高度控制原理图。
具体实施方式
[0024]
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
[0025]
图1示出了本发明实施例的流程图，图2示出了ecas高度控制示意图。如图2所示，ecas控制器输出电磁阀占空比给电磁阀，电磁阀连接气源，同时空气弹簧连接电磁阀，其中：y1、y2为车身和车轮垂直位移，c为减震器阻尼系数，k为轮胎刚度，q是输入的路面不平度系数。如图1所示，本发明提供了一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，拟合一个受控系统的数据模型，并使用受控系统的输入输出数据对该拟合的数据模型的参数进行在线估计，ecas控制器输出电磁阀占空比给电磁阀，电磁阀连接气源，同时空气弹簧连接电磁阀，电磁阀控制空气弹簧的高度实现对车身高度的控制，包括如下步骤：
[0026]
s1：给定系统的初始参数，采集控制系统的历史输入输出数据；
[0027]
s11：给定系统的初始参数：λ、权重因子μ、ρ1、ρ2、ρ3、ε；ρ1、ρ2、ρ3均为步长因子，引入步长因子是为了控制算法的设计具有更大的灵活性，ε是一个小的正数；
[0028]
s12：给定控制系统的历史输入和输出数据；
[0029]
历史数据有：高度误差e(k)＝y
*
(k+1)-y(k)、y(k)、y(k-1)、y(k-2)、y(k-3)、u(k-1)、u(k-2)、δh
2，1
(k-1)；
[0030]
其中：y
*
(k+1)是目标高度；u(k)表示控制系统k时刻的控制量的值，依次类推；y(k)表示k时刻的车身高度，依次类推；
[0031]
将在时间窗口[k-nu+1,k]内的所有控制输入信号以及在时间窗口[k-ny+1,k]内的所有系统输出信号定义为一个向量
[0032][0033]
表示在时间窗口[k-nu+1,k]内的所有控制输入信号的变化量以及在时间窗口[k-ny+1,k]内的所有系统输出信号的变化量定义的一个向量。
[0034]
s2：建立空气悬架的数据模型；
[0035]
步骤21：基于离散时间非线性系统建立电磁阀占空比与车身高度之间的非线性关系，如公式(1)所示；
[0036]
使用离散时间非线性系统描述电磁阀占空比u与空气弹簧长度y之间的非线性关系：
[0037]
y(k+1)＝f(y(k),
…
,y(k-iy),u(k),
…
,u(k-iu))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0038]
其中：f(
…
)为非线性函数，iy和iu分别为输入量u和输出量y的时间参数，y＝y
1-y2；其中，k是离散化的时间序列中的某一时刻，y是空气弹簧长度；
[0039]
步骤22：将在时间窗口[k-nu+1,k]内的所有控制输入信号以及在时间窗口[k-ny+1,k]内的所有系统输出信号定义为一个向量即
[0040][0041]
步骤23：引入时变参数建立数据模型，如公式(3)-(5)所示：
[0042][0043][0044][0045]
其中：为未知但是有界的伪梯度，ny和nu是伪阶数。
[0046]
s3：将上述步骤得到数值代入伪偏导数计算公式，进行伪偏导数的估计，如果计算得出的伪偏导数值满足复位条件，则进行复位操作；
[0047]
步骤31：为保证数据模型具有一定的拟合能力以及适当的算法复杂程度，取ny＝
2,nu＝1，此时：
[0048]
φ
f,2,1
(k)＝[φ1(k),φ2(k),φ3(k)]
t
∈r3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0049]
δh
2,1
(k)＝[δy(k),δy(k-1),δu(k)]
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0050]
步骤32：将历史数据带入伪偏导数估计算法，得到伪偏导数的估计值；
[0051][0052]
为的估计值。
[0053]
步骤33：判断计算得出的伪偏导数是否符合复位条件，如果符合，则复位；
[0054]
为保证数据模型具有一定的拟合能力以及适当的算法复杂程度，取ny＝2,nu＝1，复位操作为复位条件为：δh
2,1
(k-1)≤ε(ε是一个小的正数)，其中：
[0055][0056]
作为优选，s4：将系统的历史数据带入数据模型，得到下一时刻的电磁阀占空比；
[0057]
步骤41：考虑到电磁阀的控制周期，将算法中的迭代步长设置为300ms；
[0058]
步骤42：将步骤3计算得到的伪偏导数的估计值带入系统输入值计算公式，如公式11所示，计算得到控制系统的输出值，即电磁阀占空比；
[0059]
为保证控制过程获得较小的目标高度跟踪误差以及较小的能量消耗，即尽量少的电磁阀开放时间，引入如下控制输入准则函数：
[0060]
j(u(k))＝|y
*
(k+1)-y(k+1)|2+λ|u(k)|2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0061]
其中，λ＞0是权重因子，y
*
为系统需要跟踪的目标高度；
[0062]
电磁阀占空比u的计算公式为：
[0063][0064]
s5：判断控制循环是否结束，若控制循环结束，则控制结束；若控制循环未结束，则进行步骤s6。
[0065]
s6：将下一时刻的电磁阀占空比，作用于车辆，返回步骤s4，进行伪偏导数的迭代。
[0066]
以上所述仅为本发明的优先实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。

技术特征：
1.一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，拟合一个受控系统的数据模型，并使用受控系统的输入输出数据对该拟合的数据模型的参数进行在线估计，ecas控制器输出电磁阀占空比给电磁阀，电磁阀连接气源，同时空气弹簧连接电磁阀，电磁阀控制空气弹簧的高度实现对车身高度的控制，包括如下步骤：s1：给定系统的初始参数，采集控制系统的历史输入输出数据；s2：建立空气悬架的数据模型；s3：将上述步骤得到数值代入伪偏导数计算公式，进行伪偏导数的估计，如果计算得出的伪偏导数值满足复位条件，则进行复位操作；s4：将系统的历史数据带入数据模型，得到下一时刻的电磁阀占空比，电磁阀占空比u的计算公式为：s5：控制循环结束，则控制结束；若未结束，则进行步骤s6；s6：将下一时刻的电磁阀占空比，作用于车辆，返回步骤s4，进行伪偏导数的迭代。2.根据权利要求1所述的基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，其特征在于：所述步骤s2建立空气悬架的数据模型，具体包括如下的步骤：步骤21：基于离散时间非线性系统建立电磁阀占空比与车身高度之间的非线性关系；步骤22：将在时间窗口[k-n
u
+1,k]内的所有控制输入信号以及在时间窗口[k-n
y
+1,k]内的所有系统输出信号定义为一个向量步骤23：引入时变参数建立数据模型。

技术总结
本发明公开一种基于无模型自适应控制的电控空气悬架系统高度控制方法，拟合一个受控系统的数据模型，并使用受控系统的输入输出数据对该拟合的数据模型的参数进行在线估计，ECAS控制器输出电磁阀占空比给电磁阀，电磁阀连接气源，同时空气弹簧连接电磁阀，电磁阀控制空气弹簧的高度实现对车身高度的控制。本发明的优点是应用于低配车型，省去了车辆安装空气压强传感器的成本，也省略了车辆悬架系统的数学建模过程，控制精度从理论上得到保证。控制精度从理论上得到保证。控制精度从理论上得到保证。


技术研发人员：吴光强 宗健壮 李维钧 谭小强 鞠丽娟
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2023.05.13
技术公布日：2023/6/28