基于仿生学的汽车主动悬架状态估计与自适应控制研究

As an important part of industrial modernization, the automotive industry is regarded as one of the reflections of the national scientific and technological strength. Active suspension control has always been a hot topic in the field of automotive industry. However, expensive sensing devices, complicated control strategies and high energy consumption are the bottlenecks restricting its development. This project focuses on the characteristics of bioinspired nonlinear structure, and proposes the bionics-based state estimation and adaptive control methods for vehicle active suspensions. The practical bioinspired full-car state estimation and control strategy are designed to reduce the vehicle sensor cost and energy consumption. In particular, considering the nonlinearities, uncertainties, and external disturbances of the suspension system, an adaptive output feedback control with prescribed performance is presented to simultaneously improve the transient and steady-state performance as well as enhance ride comfort and ride safety. By further exploring the beneficial nonlinear characteristics of biomimetic structures, a bioinspired adaptive energy-saving control scheme is proposed to reduce the energy consumption of active control while ensuring the suspension control performance and achieving the energy-saving and performance optimization. Finally, the effectiveness is validated through several theoretical simulation and suspension experimental tests, which provide a theoretical basis for practical application.

汽车工业作为工业现代化的重要组成部分，是一个国家科技实力的体现之一。主动悬架系统控制一直是汽车工业领域的研究热点，但昂贵的传感装置、复杂的控制策略和较高的能量消耗是制约其发展的瓶颈。本项目针对主动悬架系统，研究仿生非线性结构特性，提出基于仿生学的汽车主动悬架状态估计与自适应控制方法，设计实用的仿生整车状态估计与控制策略，降低车载传感器成本和能耗。尤其是，在状态估计的基础上，考虑悬架系统存在的非线性特性、不确定性和外部扰动等影响因素，提出基于输出反馈的预设性能自适应控制方法，同时提升悬架的瞬态性能和稳态性能，改善乘坐舒适度，保证行车安全。通过进一步探索仿生结构中有益非线性特性，从控制方法的层面设计仿生自适应节能控制方案，在确保悬架控制性能的同时降低主动控制的能耗水平，实现节能与性能优化平衡的控制目标。最后，通过理论仿真和悬架实验结果验证方法的有效性，为实践应用提供理论依据。

汽车工业作为工业现代化的重要组成部分，是一个国家科技实力的体现之一。主动悬架系统控制一直是汽车工业领域的研究热点，但昂贵的传感装置、复杂的控制策略和较高的能量消耗是制约其发展的瓶颈。本项目针对主动悬架系统，研究仿生非线性结构特性，提出基于仿生学的汽车主动悬架状态估计与自适应控制方法，设计实用的仿生整车状态估计与控制策略，降低车载传感器成本和能耗。尤其是，在状态估计的基础上，考虑悬架系统存在的非线性特性、不确定性和外部扰动等影响因素，提出基于输出反馈的预设性能自适应控制方法，同时提升悬架的瞬态性能和稳态性能，改善乘坐舒适度，保证行车安全。通过进一步探索仿生结构中有益非线性特性，从控制方法的层面设计仿生自适应节能控制方案，在确保悬架控制性能的同时降低主动控制的能耗水平，实现节能与性能优化平衡的控制目标。..在本项目支持下，项目组在基金执行期间共发表 SCI 检索论文 11 篇（其中包含本领域权威期刊 IEEE Trans. 汇刊系列论文 10 篇），EI 检索会议论文 2 篇；授权发明专利 4 项。..基于上述研究成果，项目负责人 2019 年在国际 SCI 期刊 Transactions of Institute of Measurement and Control 上组织题为“Automation in Mechatronic and Robotic Systems –Advanced Perception, Planning and Control”的研究专刊，任客座编委；2021 年在国际 SCI 期刊 Mechatronics 上担任编委；此外，2019 年获得黑龙江省自然科学二等奖 1 项（排名第四），入选哈工大“青年拔尖人才选聘计划”；获得国家自然科学基金面上项目支持（2022.01‐2025.12）。..在学生培养方面，在本项目支持下共指导本科毕业设计 10 人，硕士研究生8 人，协助指导博士研究生 6 人；1) 指导的硕士研究生孙琦明，受本项目支持，硕士研究生毕业论文获得哈尔滨工业大学优秀论文奖，并在 SCI 期刊上发表论文 1 篇；2) 协助指导的博士研究生常学鹏，在 IEEE 神经网络和学习系统汇刊、工业信息等权威期刊上发表论文 4 篇。