一种主动悬架控制方法

1.本技术涉及汽车动态控制技术领域，特别是涉及一种主动悬架控制方法。


背景技术：

2.悬架连接着车轮与车身，直接影响着车辆的平顺性和行驶安全性。随着车辆性能要求逐步提高，以及车辆智能化发展，可通过附加可控作用力装置进行实时调参的主动悬架应运而生。
3.可控作用力装置由测量系统、反馈控制系统、执行机构以及能源系统组成，在实际工程中，组成系统的固有元件具有非线性特性，如饱和、死区等；另一方面，可控作用力装置需要通过通信网络连接控制闭环，属于网络控制系统，丢包、时滞等网络非线性也会给主动悬架的控制带来挑战。因此，主动悬架控制系统会受到固有原件和通信网络引起的多元非线性的影响。
4.当前主动悬架控制方法主要集中考虑单一非线性特性，例如采用函数描述法、平滑函数、神经网络以及滑膜控制等对控制系统输入饱和问题进行处理，或是采用相位超前补偿等方法解决非线性问题，但仅考虑单一非线性的主动悬架控制方法会影响控制系统的精度和稳定性。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种主动悬架控制方法，以解决目前主动悬架控制中仅考虑单一非线性特性，影响控制系统的精度和稳定性的技术问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种主动悬架控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据建立的考虑多元非线性主动悬架的动力学模型，构建模型状态的空间方程，以得到主动悬架系统模型；
8.对所述主动悬架系统模型中的多元非线性环节进行线性化处理，以得到对应的主动悬架拟线性系统模型；
9.通过拉格朗日乘子法优化所述主动悬架拟线性系统模型，并通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率。
10.进一步地，所述根据建立的考虑多元非线性主动悬架的动力学模型，构建模型状态的空间方程，以得到主动悬架系统模型的步骤包括：
11.根据牛顿第二定律，列出任意t时刻的非线性主动悬架的动力学模型；
12.选取状态变量x及路面输入w，并根据所述状态变量x及所述取路面输入w将所述非线性主动悬架的动力学模型改写为所述模型状态的空间方程；
13.所述非线性主动悬架的动力学模型为：
14.式(1)：
15.式(1)中：zr、z
us
、zs分别为地面、轮胎和车身的垂直位移，且垂直位移坐标的原点取在静力平衡处；ks、k
us
为悬架弹簧刚度和轮胎刚度；ms、m
us
分别为簧载质量和非簧载质量；cs、c
us
分别为悬架和轮胎的固有阻尼系数；fc表示考虑多元非线性环节的主动悬架作动力输出；
16.所述模型状态的空间方程为：
17.式(2)：
18.式中：
19.c＝i4，
20.进一步地，所述对所述主动悬架系统模型中的多元非线性环节进行线性化处理，以得到对应的主动悬架拟线性系统模型的步骤包括:
21.利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型；
22.采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型。
23.进一步地，所述利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型的步骤包括：
24.在t时刻，时滞量为τ的所述主动悬架系统模型，只考虑时滞环节时，将所述fc构建为：
25.式(3a)：fc＝u(t-τ)；
26.在w(t)＝0时，所述主动悬架系统模型可写为：
27.式(4)：
28.选取带控制记忆的反馈率为：
29.式(5)：
30.式(5)中控制增益k使得主动悬架系统渐进稳定的；
31.引入积分状态变换，将含时滞量的所述主动悬架系统模型转化为隐含时滞的所述主动悬架系统模型：
32.式(7)：
33.式(7)中：x0为x(0)，即初始值。
34.进一步地，所述采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型的步骤包括：
35.将隐含时滞的所述主动悬架系统模型中的饱和非线性环节构建为：
36.式(9a)：
37.式(9a)中，
±
a为饱和极限临界点，β为线性范围的斜率，u为作动器做动力理论输出；
38.采用随机线性化方法，用第一线性定常元素替换所述饱和非线性环节，所述第一线性定常元素构建为：
39.式(10a)：
40.式(10a)中，σu是主动悬架作动力u的标准差；erf(
·
)是误差函数；
41.结合式(7)及式(10a)，将隐含时滞的所述主动悬架系统模型简化为所述主动悬架拟线性系统模型：
42.式(11)：
43.进一步地，所述对所述主动悬架系统模型中的多元非线性环节进行线性化处理，以得到对应的主动悬架拟线性系统模型的步骤包括:
44.基于变时滞系统方法，处理丢包非线性，利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型；
45.采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节及死区非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型。
46.进一步地，所述基于变时滞系统方法，处理丢包非线性，利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型的步骤包括：
47.将所述主动悬架系统模型简化处理为连续丢包率一定的系统模型；
48.基于变时滞方法，将所述连续丢包率一定的系统模型处理为含时滞的主动悬架系统模型；
49.在t时刻，将丢包非线性替换为等价时滞量将所述fc构建为：
50.式(3b)：
51.在w(t)＝0时，所述主动悬架系统模型可写为：
52.式(4)：
53.选取带控制记忆的反馈率为：
54.式(5)：
55.式(5)中控制增益k使得主动悬架系统渐进稳定的；
56.引入积分状态变换，将含时滞量的所述主动悬架系统模型转化为隐含时滞的所述主动悬架系统模型：
57.式(7)：
58.式(7)中：x0为x(0)，即初始值。
59.进一步地，所述采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节及死区非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型的步骤包括：
60.将隐含时滞的所述主动悬架系统模型中的饱和非线性环节构建为：
61.式(9b)：
62.式(9b)中，
±
a为饱和极限临界点，β为线性范围的斜率,b为对称死区宽带，u为作动器作动力理论输出；
63.采用随机线性化方法，用第二线性定常元素替换所述饱和非线性环节及所述死区非线性环节，所述第二线性定常元素构建为：
64.式(10b)：
65.式(10b)中，σu是主动悬架作动力u的标准差；erf(
·
0是误差函数；
66.结合式(7)及式(10b)，将隐含时滞的所述主动悬架系统模型简化为所述主动悬架拟线性系统模型：
67.式(11)：
68.进一步地，所述通过拉格朗日乘子法优化所述主动悬架拟线性系统模型，并通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率的步骤包括：
69.采用最优控制，构建所述主动悬架拟线性系统模型中具有约束的最优化问题，并通过拉格朗日乘子法解决所述具有约束的最优化问题；
70.通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率。
71.进一步地，所述采用最优控制，构建所述主动悬架拟线性系统模型中具有约束的最优化问题，并通过拉格朗日乘子法解决所述具有约束的最优化问题的步骤包括：
72.对于任意给定的ρ＞0，找到所述最佳增益k使得式(12)最小：
73.式(12)：
74.式(12)中，ρ表示考虑能耗的权重，σz是主动悬架控制系统输出变量z的标准差；
75.对于所有所述最佳增益k情况下，取最小值，以使a+bnk是hurwitz矩阵，并将式
(12)转化为所述具有约束的最优化问题：
76.式(13)：
77.其中，(n，q)满足如下约束公式：
78.式(14)：(a+bnk)q+q(a+bnk）
t
+ll
t
＝0；
79.式(15)：
80.利用拉格朗日乘子法解决式(13)～式(15)的所述具有约束的最优化问题，对于任意对称矩阵r和实数λ，(n，q，r，λ)满足如下要求：
81.式(16)：
82.相比于相关技术，本发明的有益效果在于：通过建立考虑多元非线性环节的1/4二自由主动悬架系统模型，将其处理为含时滞的主动悬架系统模型，采用积分状态变化处理时滞特性，并通过随机线性化方法描述饱和非线性特征，将含时滞的主动悬架系统模型处理为所述主动悬架拟线性系统模型，结合拉格朗日乘子法，推导出由riccati方程、lyapunov方程及超越方程组成的所述具有约束的最优化问题，利用二分法求解获得所述反馈增益k及所述反馈控制率，不仅解决了固有元件的非线性问题，同时也考虑了网络非线性问题，提高了控制精度及系统的稳定性，同时，因该方法复现简单，在实际工作中易于实现。
83.本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
84.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
85.图1为本发明第一实施例中主动悬架控制方法的流程图；
86.图2为本发明第一实施例中主动悬架控制方法中主动悬架系统模型的示意图；
87.图3为本发明第一实施例中主动悬架控制方法的仿真结果示意图；
88.图4为本发明第二实施例中主动悬架控制方法中主动悬架系统模型的示意图。
具体实施方式
89.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。基于本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的
前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
90.显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本技术应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本技术公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本技术揭露的技术内容的基础上进行的一些定义，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本技术公开的内容不充分。
91.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
92.除非另作定义，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应当为本技术所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本技术所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本技术所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本技术所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本技术所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本技术所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
93.请参阅图1，本发明第一实施例提供的主控悬架控制方法，本实施例中的所述主动悬架控制方法考虑时滞非线性及饱和非线性，所述方法包括步骤s10至步骤s30：
94.步骤s10：根据建立的考虑多元非线性主动悬架的动力学模型，构建模型状态的空间方程，以得到主动悬架系统模型；
95.请参阅图2，具体地，所述步骤s10包括：
96.步骤s11：根据牛顿第二定律，列出任意t时刻的非线性主动悬架的动力学方程：
97.式(1)：
98.式(1)中：zr、z
us
、zs分别为地面、轮胎和车身的垂直位移，且垂直位移坐标的原点取在静力平衡处；ks、k
us
为悬架弹簧刚度和轮胎刚度；ms、m
us
分别为簧载质量和非簧载质量；cs、c
us
分别为悬架和轮胎的固有阻尼系数；fc表示考虑多元非线性环节的主动悬架作动力输出；
99.步骤s12：选取状态变量x为：取路面输入z为系统输出变量。因此，将式(1)改写为如下状态空间表达式：
100.式(2)：
101.式中：
102.c＝i4，
103.步骤s20：对所述主动悬架系统模型中的多元非线性环节进行线性化处理，以得到对应的主动悬架拟线性系统模型；
104.具体地，所述步骤20包括：
105.步骤s21：利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型；
106.在t时刻，时滞量为τ的所述主动悬架系统模型，只考虑时滞环节时，将所述fc构建为：
107.式(3a)：fc＝u(t-τ)；
108.将式(3a)带入式(2)中，假设在无干扰的情况下，即在w(t)＝0时，所述主动悬架系统模型可写为：
109.式(4)：
110.选取带控制记忆的反馈率为：
111.式(5)：
112.其中，r表示所述隐含时滞的主动悬架系统模型的反馈控制率的积分变量。
113.式(5)中控制增益k使得主动悬架系统渐进稳定的；
114.引入积分状态变换：
115.式(6)：
116.因此，将含时滞量的所述主动悬架系统模型转化为隐含时滞的所述主动悬架系统模型：
117.式(7)：
118.式(7)中：x0为x(0)，即初始值。
119.将式(6)带入式(5)中，可发现所述主动悬架系统模型式(4)的所述选取带控制记忆的反馈率式(5)与隐含时滞的所述主动悬架系统模型式(7)的控制率存在等价关系：
120.式(8)：u(+)＝ky(t)；
121.因此，式(5)中待定的所述控制增益k可以由式(7)确定。
122.步骤s22：采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型。
123.将隐含时滞的所述主动悬架系统模型中的饱和非线性环节构建为：
124.式(9a)：
125.式(9a)中，
±
a为饱和极限临界点，β为线性范围的斜率，u为作动器做动力理论输出；
126.采用随机线性化方法，用第一线性定常元素替换所述饱和非线性环节，使两个系统输出之间的均方误差最小，非线性主动悬架作动力u是方差为的零均值广义平稳高斯过程，所述第一线性定常元素可以用一个恒定的增益值n表示，即所述第一线性定常元素构建为：
127.式(10a)：
128.式(10a)中，σu是主动悬架作动力u的标准差；erf(
·
)是误差函数，定义为；
[0129][0130]
其中，m表示误差函数积分范围；exp表示以自然常数e为底的指数函数。
[0131]
结合式(7)及式(10a)，将隐含时滞的所述主动悬架系统模型简化为所述主动悬架拟线性系统模型：
[0132]
式(11)：
[0133]
式(11)中，为式(7)和式(8)中的y(t0、z、u的估计值。
[0134]
步骤s30：通过拉格朗日乘子法优化所述主动悬架拟线性系统模型，并通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率；
[0135]
具体地，所述步骤s30包括：
[0136]
步骤s31：采用最优控制，构建所述主动悬架拟线性系统模型中具有约束的最优化问题，并通过拉格朗日乘子法解决所述具有约束的最优化问题。
[0137]
针对式(11)，主动悬架不仅考虑输出指标，还需要考虑能耗问题。
[0138]
对于任意给定的ρ＞0，找到所述最佳增益k使得式(12)最小：
[0139]
式(12)：
[0140]
式(12)中，表示找到最佳增益k使得上式指标最小，ρ表示考虑能耗的权重，σz是主动悬架控制系统输出变量z的标准差；
[0141]
对于所有所述最佳增益k情况下，取最小值，以使a+bnk是hurwitz矩阵，因此，式(12)转化为所述具有约束的最优化问题：
[0142]
式(13)：
[0143]
其中，(n，q)满足如下约束公式：
[0144]
式(14)：(a+bnk)q+q(a+bnk)
t
+ll
t
＝0；
[0145]
式(15)：
[0146]
式(13)中，q为式(14)riccati方程的正定解；且n要满足式(15)；r为满足lyapunov方程的正定矩阵。
[0147]
利用拉格朗日乘子法，引入一个新的参数λ(λ为拉格朗日乘子)，将所述具有约束的最优化问题中的约束条件函数与优化方程联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到带约束的最优问题中各个变量的解。
[0148]
利用拉格朗日乘子法解决式(13)～式(15)的所述具有约束的最优化问题，对于任意对称矩阵r和实数λ，(n，q，r，λ)满足如下要求：
[0149]
式(16)：
[0150]
步骤s32：通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率。
[0151]
采用二分法算法求解式(16)，以获得所述最佳增益k；
[0152]
式(17):
[0153]
如果r是非奇异的，则状态反馈控制增益k是唯一的。
[0154]
将获得的所述最佳增益k带入式(5)中，以获得所述反馈控制率。
[0155]
请参阅图3，将完全不考虑非线性环节的最优控制器(即采用线性二次性最优控制器)设为控制器i，将本发明设计的综合考虑非线性环节的最优控制器设为控制器ii，时滞τ＝0.1s，饱和度取100％，不考虑其它非线性。通过建立考虑多元非线性环节的1/4二自由主动悬架系统模型，将其处理为含时滞的主动悬架系统模型，采用积分状态变化处理时滞特性，并通过随机线性化方法描述饱和非线性特征，将含时滞的主动悬架系统模型处理为所述主动悬架拟线性系统模型，结合拉格朗日乘子法，推导出由riccati方程、lyapunov方程及超越方程组成的所述具有约束的最优化问题，利用二分法求解获得所述反馈增益k及所述反馈控制率，不仅解决了固有元件的非线性问题，同时也考虑了网络非线性问题，提高了控制精度及系统的稳定性，同时，因该方法复现简单，在实际工作中易于实现。
[0156]
请参阅图4，本发明第二实施例提供的主动悬架控制方法，本实施例中的所述主动悬架控制方法考虑时滞非线性、丢包非线性、死区非线性及饱和非线性，包括以下步骤：
[0157]
步骤s100：根据建立的考虑多元非线性主动悬架的动力学模型，构建模型状态的空间方程，以得到主动悬架系统模型；
[0158]
具体地，所述步骤s100包括：
[0159]
步骤s101：根据牛顿第二定律，列出任意t时刻的非线性主动悬架的动力学方程：
[0160]
式(1)：
[0161]
式(1)中：zr、z
us
、zs分别为地面、轮胎和车身的垂直位移，且垂直位移坐标的原点取在静力平衡处；ks、k
us
为悬架弹簧刚度和轮胎刚度；ms、m
us
分别为簧载质量和非簧载质量；cs、c
us
分别为悬架和轮胎的固有阻尼系数；fc表示考虑多元非线性环节的主动悬架作动力输出；
[0162]
步骤s102：选取状态变量x为：取路面输入z为系统输出变量。因此，将式(1)改写为如下状态空间表达式：
[0163]
式(2)：
[0164]
式中：
[0165]
c＝i4，
[0166]
步骤s200：对所述主动悬架系统模型中的多元非线性环节进行线性化处理，以得到对应的主动悬架拟线性系统模型；
[0167]
具体地，所述步骤s200包括：
[0168]
步骤s201：基于变时滞系统方法，处理丢包非线性，利用积分状态变换，将所述主动悬架系统模型构建为隐含时滞的主动悬架系统模型；
[0169]
网络阻塞、网络使用权竞争以及网络传输错误等造成数据丢包，使得主动控制系统不能及时接收到网络传输信息，对于丢包和时滞处理方法，将所述主动悬架系统模型简化处理为连续丢包率一定的系统模型；
[0170]
基于变时滞方法，将所述连续丢包率一定的系统模型处理为含时滞的主动悬架系统模型；
[0171]
在t时刻，将丢包非线性替换为等价时滞量将所述fc构建为：
[0172]
式(3b)：
[0173]
假设在无干扰的情况下，即在w(t)＝0时，所述主动悬架系统模型可写为：
[0174]
式(4)：
[0175]
选取带控制记忆的反馈率为：
[0176]
式(5)：
[0177]
式(5)中控制增益k使得主动悬架系统渐进稳定的；
[0178]
引入积分状态变换，将含时滞量的所述主动悬架系统模型转化为隐含时滞的所述主动悬架系统模型：
[0179]
式(7)：
[0180]
式(7)中：x0为x(0)，即初始值。
[0181]
步骤s202：采用随机线性化方法，用恒定增益替代所述隐含时滞的主动悬架系统模型内的饱和非线性环节及死区非线性环节，以构建为主动悬架拟线性系统模型
[0182]
考虑饱和、死区特性，将隐含时滞的所述主动悬架系统模型中的饱和非线性环节构建为：
[0183]
式(9b)：
[0184]
式(9b)中，
±
a为饱和极限临界点，β为线性范围的斜率,b为对称死区宽带，u为作动器作动力理论输出；
[0185]
采用随机线性化方法，用第二线性定常元素替换所述饱和非线性环节及所述死区非线性环节，所述第二线性定常元素构建为：
[0186]
式(10b)：
[0187]
式(10b)中，σu是主动悬架作动力u的标准差；erf(
·
)是误差函数，定义为：
[0188][0189]
其中，m表示误差函数积分范围；exp表示以自然常数e为底的指数函数。
[0190]
结合式(7)及式(10b)，将隐含时滞的所述主动悬架系统模型简化为所述主动悬架拟线性系统模型：
[0191]
式(11)：
[0192]
步骤s300：通过拉格朗日乘子法优化所述主动悬架拟线性系统模型，并通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率；
[0193]
步骤s301：采用最优控制，构建所述主动悬架拟线性系统模型中具有约束的最优化问题，并通过拉格朗日乘子法解决所述具有约束的最优化问题。
[0194]
针对式(11)，主动悬架不仅考虑输出指标，还需要考虑能耗问题。
[0195]
对于任意给定的ρ＞0，找到所述最佳增益k使得式(12)最小：
[0196]
式(12)：
[0197]
式(12)中，表示找到最佳增益k使得上式指标最小，ρ表示考虑能耗的权重，σz是主动悬架控制系统输出变量z的标准差；
[0198]
对于所有所述最佳增益k情况下，取最小值，以使a+bnk是hurwitz矩阵，因此，式(12)转化为所述具有约束的最优化问题：
[0199]
式(13)：
[0200]
其中，(n，q)满足如下约束公式：
[0201]
式(14)：(a+bnk)q+q(a+bnk)
t
+ll
t
＝0；
[0202]
式(15)：
[0203]
利用拉格朗日乘子法，引入一个新的参数λ(λ即拉格朗日乘子)，将所述具有约束的最优化问题中的约束条件函数与优化方程联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到带约束的最优问题中各个变量的解。
[0204]
利用拉格朗日乘子法解决式(13)～式(15)的所述具有约束的最优化问题，对于任意对称矩阵r和实数λ，(n，q，r，λ)满足如下要求：
[0205]
式(16)：
[0206]
步骤s302：通过二分法求解得到考虑多元非线性主动悬架的反馈增益k及考虑多元非线性主动悬架的反馈控制率。
[0207]
采用二分法算法求解式(16)，以获得所述最佳增益k；
[0208]
式(17):
[0209]
如果r是非奇异的，则状态反馈控制增益k是唯一的。
[0210]
将获得的所述最佳增益k带入式(5)中，以获得所述反馈控制率。
[0211]
本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述技术方案中所述的主动悬架控制方法。
[0212]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述技术方案中所述的主动悬架控制方法。
[0213]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0214]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护
范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。