基于路面分级的悬架参数自适应状态估计

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2025.09.009

Abstract

Abstract:

Accurate acquisition of relative suspension velocity information is crucial for improving vehicle ride comfort and stability. Road classification can provide prior information for suspension state estimation and control， thereby enhancing the accuracy of suspension state estimation. Therefore， in this paper an adaptive suspension parameters-based Kalman filter algorithm is proposed based on road classification. The algorithm adjusts the characteristics parameters of the suspension model and the covariance matrix of the Kalman filter according to the road classification results， so as to obtain accurate relative suspension velocity information. Firstly， a road classification method based on a Long Short-Term Memory neural network is designed using signals from the vehicle’s Inertial Measurement Unit. Next， a 7-degree-of-freedom vehicle suspension system model is constructed with road surface roughness as the input. A genetic algorithm is employed to identify the spring stiffness and damper coefficient for different road classes， resulting in an adaptive suspension parameter model and determining the process noise covariance matrix for each class. Finally， based on the road classification results， the corresponding suspension parameters and process noise covariance matrix are applied in the Kalman Filter to estimate the vehicle's relative suspension velocity. The MATLAB-ADAMS/Car co-simulation results show that compared with the Adaptive Kalman Filter （AKF） method， the proposed method improves the root mean square error of the estimated relative suspension velocities by 28.4%， 22.8%， 19.7%， 7.3%， and 24.1% for road classes ISO-A， ISO-B， ISO-C， ISO-D， and real-road conditions， respectively. The correlation coefficients of the estimated relative suspension velocities improve by 11.8%， 5.8%， 2.8%， 1.1%， and 7.2% for the same conditions， verifying the effectiveness and feasibility of the method.

Key words: road classification, adaptive suspension parameters, Kalman filtering, state estimation

Jiawei Shi,Hao Chen,Zhifei Zhang,Zhongming Xu,Kanlun Tan,Li Yang. Adaptive Suspension Parameters-Based State Estimation Using Road Classification[J].Automotive Engineering, 2025, 47(9): 1731-1741.

Figures/Tables 19

参数	物理意义	数值
$m c$ /kg	簧载质量	1 308
$m t l f$ ， $m t r f$ /kg	左前悬、右前悬簧下质量	46
$m t l r$ ， $m t r r$ /kg	左后悬、右后悬簧下质量	40
$I f r$ /（kg?m²）	簧载质量俯仰转动惯量	2 440
$I l r$ /（kg?m²）	簧载质量侧倾转动惯量	602
$k t l f$ ， $k t r f$ /（N?m^-1）	左前、右前轮胎刚度	247 030
$k t l r$ ， $k t r r$ /（N?m^-1）	左后、右后轮胎刚度	247 030
$k s l f$ ， $k s r f$ /（N?m^-1）	左前悬、右前悬弹簧刚度	22 723
$k s l r$ ， $k s r r$ /（N?m^-1）	左后悬、右后悬弹簧刚度	27 451
$c s l f$ ， $c s r f$ /（N?s?m^-1）	左前悬、右前悬减振器阻尼系数	1 392
$c s l r$ ， $c s r r$ /（N?s?m^-1）	左后悬、右后悬减振器阻尼系数	1 538
$l l$ /m	质心到左轮距离	0.8
$l r$ /m	质心到右轮距离	0.74
$l a$ /m	质心到前轴距离	1.51
$l b$ /m	质心到后轴距离	1.21

参数	ISO-A	ISO-B	ISO-C	ISO-D
$k s l f$ ， $k s r f$ /（N?m^-1）	22 240	23 149	23 191	27 366
$k s l r$ ， $k s r r$ /（N?m^-1）	27 024	27 101	27 029	27 168
$c s l f$ ， $c s r f$ /（N?s?m^-1）	2 087	2 082	2 045	2 078
$c s l r$ ， $c s r r$ /（N?s?m^-1）	1 812	1 540	1 537	1 274

参数	误差幅值	$R$
$x ¨ c$ /（m?s^-2）	0.005	2.5 $×$ 10^-5
$θ ˙$ /（rad?s^-1）	0.003	9.0 $×$ 10^-6
$φ ˙$ /（rad?s^-1）	0.003	9.0 $×$ 10^-6

路面	参数	AKF-RMSE	APKF-RMSE	RMSE优化	AKF-R	APKF -R	R优化
B	$x ˙ s l f - x ˙ t l f$ /（m?s^-1）	0.050 8	0.032 8	35.4%	0.862 3	0.945 0	9.6%
	$x ˙ s r f - x ˙ t r f$ /（m?s^-1）	0.051 8	0.033 0	36.3%	0.855 2	0.944 1	10.4%
	$x ˙ s l r - x ˙ t l r$ /（m?s^-1）	0.044 2	0.039 5	10.6%	0.914 8	0.932 4	1.9%
	$x ˙ s r r - x ˙ t r r$ /（m?s^-1）	0.044 5	0.041 1	7.6%	0.915 0	0.928 1	1.4%
	平均			22.8%			5.8%

路面	参数	AKF-RMSE	APKF -RMSE	RMSE优化	AKF-R	APKF -R	R优化
A	$x ˙ s l f - x ˙ t l f$ /（m?s^-1）	0.026 6	0.017 1	35.7%	0.809 4	0.925 7	14.4%
	$x ˙ s r f - x ˙ t r f$ /（m?s^-1）	0.026 9	0.016 4	39.0%	0.804 9	0.932 2	15.8%
	$x ˙ s l r - x ˙ t l r$ /（m?s^-1）	0.025 5	0.020 7	18.8%	0.816 4	0.883 0	8.2%
	$x ˙ s r r - x ˙ t r r$ /（m?s^-1）	0.026 2	0.020 9	20.2%	0.816 7	0.887 9	8.7%
	平均			28.4%			11.8%
C	$x ˙ s l f - x ˙ t l f$ /（m?s^-1）	0.094 1	0.064 6	31.3%	0.915 8	0.961 2	5.0%
	$x ˙ s r f - x ˙ t r f$ /（m?s^-1）	0.091 1	0.066 0	27.6%	0.920 5	0.959 1	4.2%
	$x ˙ s l r - x ˙ t l r$ /（m?s^-1）	0.083 5	0.076 6	8.3%	0.944 8	0.953 8	1.0%
	$x ˙ s r r - x ˙ t r r$ /（m?s^-1）	0.085 6	0.075 8	11.4%	0.945 5	0.957 5	1.3%
	平均			19.7%			2.8%
D	$x ˙ s l f - x ˙ t l f$ /（m?s^-1）	0.182 5	0.156 9	14.0%	0.916 8	0.939 2	2.4%
	$x ˙ s r f - x ˙ t r f$ /（m?s^-1）	0.176 9	0.153 1	13.5%	0.929 2	0.947 5	2.0%
	$x ˙ s l r - x ˙ t l r$ /（m?s^-1）	0.142 6	0.142 6	0.0%	0.957 9	0.957 9	0.0%
	$x ˙ s r r - x ˙ t r r$ /（m?s^-1）	0.148 0	0.145 4	1.8%	0.960 4	0.961 9	0.2%
	平均			7.3%			1.1%

路面	参数	AKF-RMSE	APKF -RMSE	RMSE优化	AKF-R	APKF -R	R优化
实测	$x ˙ s l f - x ˙ t l f$ /（m?s^-1）	0.030 7	0.019 8	35.5%	0.864 3	0.945 5	9.4%
	$x ˙ s r f - x ˙ t r f$ /（m?s^-1）	0.027 2	0.019 2	29.4%	0.873 7	0.939 3	7.5%
	$x ˙ s l r - x ˙ t l r$ /（m?s^-1）	0.030 9	0.025 9	16.2%	0.838 7	0.889 8	6.1%
	$x ˙ s r r - x ˙ t r r$ /（m?s^-1）	0.030 5	0.025 9	15.1%	0.833 7	0.882 8	5.9%
	平均			24.1%			7.2%

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参数	数值
输入层神经元数	9
LSTM层神经元数	12
LSTM层数	1
学习率	0.01
批次训练大小	20
学习率下降因子	0.1
迭代次数	1 000
全连接层神经元数	4

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