噪声与振动控制 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (2): 163-170.

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语义分割路面状态识别下汽车主动悬架EMPC控制

寇发荣1, 2,王倩磊1,张新乾1,陈奕晓1   

  1. ( 1. 西安科技大学机械工程学院,西安710054;2. 西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054 )
  • 收稿日期:2023-08-09 修回日期:2023-12-22 出版日期:2025-04-18 发布日期:2025-03-27

EMPC Control of Vehicle Active Suspension under Semantic Segmentation Road Condition Recognition

  • Received:2023-08-09 Revised:2023-12-22 Online:2025-04-18 Published:2025-03-27

摘要: 为提升随机路面与局部脉冲激励路面下的悬架平顺性,提出语义分割路面识别的主动悬架显式模型预测控制(Explicit Model Predict Control,EMPC)方法。建立2 自由度主动悬架动力学模型;搭建基于空洞空间金字塔池化的DeepLabV3 语义分割路面识别网络,对网络进行训练及验证;设计基于路面识别的主动悬架EMPC控制策略,将悬架动力学模型转化为预测模型,确定代价函数和约束条件,根据路面识别结果匹配代价函数最优加权权重;离线划分系统状态参数区域,求解各状态分区内系统的最优控制律;在随机路面和脉冲路面下,将所设计的控制策略与被动悬架、线性二次高斯控制(Linear-quadratic-gaussian Control,LQG)进行仿真分析对比。相较于LQG控制,基于路面识别的主动悬架EMPC控制策略可在随机路面下改善悬架性能,且在脉冲路面下对悬架的调节时间降低20 %以上,悬架的平顺性得到有效提升。

关键词: 振动与波, 路面识别, DeepLabV3, 语义分割, 主动悬架, EMPC控制