摘要： 针对车辆在不同路面等级下对悬架动态性能与馈能特性需求不同的问题，提出一种基于RF-XGBoost路面等级识别算法的半主动悬架内外环控制策略。利用随机森林(Random Forest，RF)模型对极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting，XGBoost)算法进行优化，搭建RF-XGBoost算法模型对路面等级进行识别。将路面等级与悬架控制策略相结合，设计外环为天地棚控制，内环为自适应滑模控制的内外环控制，实现非线性悬架的自适应控制。仿真结果表明，相比传统混合天地棚控制的悬架，内外环控制下的悬架在A级路面下簧载质量加速度降低15.52 %，并实现50.4 W的振动能量回收，在B、C级路面下簧载质量加速度分别降低15.09 %、16.72 %，轮胎动载荷分别降低11.63 %、11.42 %，在D级路面下轮胎动载荷降低14.12 %。台架试验的结果与仿真分析的结果基本一致，表明所设计的自适应内外环控制有效。

关键词: 振动与波, 路面识别, 随机森林, XGBoost算法, 混合天地棚控制, 自适应滑模控制