基于数据融合的半主动悬架控制方法、介质、产品和车辆与流程

本发明涉及汽车底盘控制领域，尤其涉及一种基于数据融合的半主动悬架控制方法、介质、产品和车辆。

背景技术：

1、cdc半主动减震器为汽车底盘的核心部件，其通过调节减震器的阻尼系数实现行驶舒适性与操控稳定性的平衡，现有技术中减震器的控制方案需依赖多类专用传感器，如安装于悬架与车身之间的位移传感器、安装于车身与车轮的加速度传感器等，这些传感器用于采集减震器行程、车身震动加速度、车轮跳动量等数据，进而判断整车震动输入。

2、现有技术存在的缺陷：一是多传感器的采购与安装增加了整车制造成本；二是传感器长期处于震动、高温环境中，易出现信号漂移、线路故障等问题，导致 cdc 减震器控制失效；三是传感器需通过线束连接至控制单元，增加了底盘布线难度与重量；四是多传感器采集的数据存在重叠，易引发数据冲突，影响控制决策的准确性。

技术实现思路

1、基于以上问题，本发明提出一种基于数据融合的半主动悬架控制方法、介质、产品和车辆，解决了现有技术中多传感器的采购与安装增加了整车制造成本的技术问题；解决了传感器长期处于震动、高温环境中，易出现信号漂移、线路故障等问题，导致 cdc 减震器控制失效的技术问题；解决了传感器需通过线束连接至控制单元，增加了底盘布线难度与重量的技术问题；解决了多传感器采集的数据存在重叠，易引发数据冲突，影响控制决策的准确性的技术问题。

2、本发明提出一种基于数据融合的半主动悬架控制方法，包括：

3、获取底盘域控惯性信号、四轮轮速信号和车辆控制信号并进行预处理；

4、根据四轮轮速信号和车辆控制信号估算轮胎纵向力及纵向滑移率；

5、根据底盘域控惯性信号解算原始的俯仰角和侧倾角，并以底盘域控惯性信号、纵向滑移率和车辆控制信号作为多维扰动指标对原始的俯仰角和侧倾角进行补偿修正，输出车身的俯仰角和侧倾角；

6、通过多层串级状态观测器逐级对悬架速度进行估算：轮胎纵向力输入第一层状态观测器，再经后面多层逐级校正，输出各减震器对应位置的悬架速度；

7、根据车身的俯仰角、侧倾角和悬架速度生成各运动模态对应的目标阻尼力矩，将目标阻尼力矩解耦为各减震器的阻尼力。

8、此外，底盘域控惯性信号至少包括纵向、横向、垂向加速度和横摆角速度；

9、四轮轮速信号至少包括左前、右前、左后、右后轮轮速及其对应的有效标志位；

10、车辆控制信号至少包括方向盘转角、驱动轴扭矩和制动系统压力。

11、此外，估算轮胎纵向力及纵向滑移率包括：

12、分别计算轮速修正量与纵向轮胎附着率修正量，并对预测的各轮轮速与纵向轮胎附着率进行修正；

13、根据修正后的纵向轮胎附着率求解各轮的轮胎纵向力；

14、根据修正后的各轮轮速计算各轮的纵向滑移率。

15、此外，预测各轮轮速与纵向轮胎附着率的公式为：

16、

17、，

18、式中，为上一时刻各轮轮速，为车轮的驱动力矩，为车轮的制动力矩，为预测轮胎状态量的纵向力，为车轮滚动半径，为车轮转动惯量，为采样间隔，为上一时刻纵向轮胎附着率，表示查表得到的纵向轮胎附着率补偿的偏移值。

19、此外，多层串级状态观测器为三层状态观测器，第一层内置有悬架动力学模型，第二层内置有位移与速度之间的运动学约束模型；第三层内置有运动学积分模型。

20、此外，轮胎纵向力经悬架动力学模型求解得到估算的悬架位移与悬架速度；

21、运动学约束模型利用悬架速度作为悬架位移导数的物理约束关系进行修正；

22、第三层引入底盘域控惯性信号中的垂向加速度作为观测量，运动学积分模型利用积分约束进行再校正。

23、此外，将目标阻尼力矩解耦为各减震器的阻尼力包括：

24、基于天棚控制原理，根据车身的俯仰角、侧倾角和悬架速度，分别求解垂向、侧倾和俯仰运动模态对应的垂向、侧倾和俯仰目标阻尼力矩；

25、将垂向、侧倾和俯仰目标阻尼力矩转换为各减震器的阻尼力。

26、此外，根据各减震器的阻尼力，结合各减震器的阻尼力与电流特性曲线，确定各减震器的目标驱动电流，输出对应占空比的pwm控制信号以调节各减震器的阀芯开度。

27、此外，多维扰动指标包括：

28、根据底盘域控惯性信号生成的，至少包括横摆角速度颠簸指标、横摆角加速度颠簸指标、合加速度扰动和纵向冲击度扰动；

29、根据滑移率生成的，至少包括轮胎滑移率扰动；

30、根据车辆控制信号生成的，至少包括制动扭矩波动扰动和驱动扭矩波动扰动。

31、此外，根据多维扰动指标计算路面颠簸扰动程度，并根据路面颠簸扰动程度动态调整原始的俯仰角与侧倾角的修正系数。

32、此外，还包括：估算轮胎侧向力，向车辆纵向动力学模型输入轮胎纵向力与轮胎侧向力，输出纵向加速度，结合坡度信息得到模型侧纵向速度导数；

33、根据底盘域控惯性信号中的纵向加速度计算传感器侧纵向速度导数；

34、根据融合模型侧纵向速度导数和传感器侧纵向速度导数得到融合后纵向速度导数。

35、此外，将融合后纵向速度导数作为状态量，为白噪声的随机游走模型建立系统状态空间模型，并对其进行离散化，构建卡尔曼滤波框架；

36、根据卡尔曼滤波计算纵向速度得到修正后的纵向速度。

37、此外，根据四轮轮速信号和纵向速度进行路面激励识别，输出路面识别结果；

38、根据车身的俯仰角、侧倾角、悬架速度和路面识别结果共同生成各运动模态对应的目标阻尼力矩。

39、此外，路面激励识别为：根据轮心垂向加速度的交变冲击识别粗糙路面，当轮心加速度幅值超过标定阈值且发生正负方向交替翻转时输出粗糙路面等级。

40、此外，路面激励识别为：根据前轮轮速的周期性振动识别搓板路面，对前轮周期性颠簸振动进行边沿触发计数，输出搓板路面标志位。

41、此外，路面激励识别为：根据弯道内外侧轮速差和垂向加速度识别车轮离地，当弯道内侧车轮轮速低于阈值且轮速差超出标定门限时，输出车轮离地状态标志位。

42、本发明还提出一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如上任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。

43、本发明还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。

44、本发明还提出一种车辆，采用如上任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。

45、本发明提供的方法能够取消簧下加速度传感器和车身加速度传感器，降低成本，通过算法取代硬件，降低成本的同时降低失效概率。

1.一种基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

10.根据权利要求9所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

11.根据权利要求1所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

12.根据权利要求11所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

13.根据权利要求12所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，还包括：

14.根据权利要求13所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

15.根据权利要求13所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

16.根据权利要求13所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法，其特征在于，

17.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机执行所述计算机指令时，用于执行如权利要求1至16任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。

18.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至16任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。

19.一种车辆，其特征在于，采用如权利要求1至16任一项所述的基于数据融合的半主动悬架控制方法。