《汽车工程》2025年第1期发表了北京理工大学电动车辆国家工程研究中心等机构联合研究成果"基于IUDE算法的主动悬架H2/H∞控制"一文。为增强主动悬架控制算法的鲁棒性，改善典型鲁棒控制算法难以实现有效扰动估计和补偿的问题，论文针对半车模型，基于H2/H∞算法，设计H2状态观测器，提出能实现扰动估计和补偿解耦的IUDE算法，设计了H2/H∞-H2-IUDE算法。该算法相比H2/H∞算法增强了鲁棒性，且能够避免非解耦型UDE算法带来的悬架动挠度恶化问题，针对扰动具有优异的估计性能和灵活的补偿特性。

一、研究背景

主动悬架系统通过作动器直接影响汽车的动力学特性，开发高性能高可靠性的主动悬架控制算法对改善车辆性能有重要作用。悬架系统受到各种形式的干扰，使汽车平顺性和操纵稳定性的优化面临较大挑战，提升算法鲁棒性是悬架控制系统的重要需求。鲁棒控制方法和扰动观测器分别通过减小扰动响应和补偿扰动来提高鲁棒性，同时采用两种方法可以综合其优点，更具有优势。UDE算法作为基于频域分析的扰动观测器算法，只需考虑扰动频率范围，容易应用于其他算法的再设计。然而，基本的UDE算法无法实现扰动估计和补偿的解耦，限制了适用性，尤其在悬架系统中，由于平顺性和操纵稳定性的固有冲突，完全抑制扰动并不合适。

二、研究内容

1. 建立主动悬架半车动力学模型：建立仿真系统模型和控制系统模型，定义簧下质量速度为扰动项，定义关键性能指标，并分析完全抑制扰动对悬架动挠度等指标的不良影响。

图1 主动悬架半车模型

2.UDE算法及改进：对基本UDE算法进行两方面改进，得到IUDE算法。一是对系统按照匹配和非匹配扰动进行拆分，实现对多维系统的不同维度独立设计UDE算法，并给出了典型滤波器结构下的控制率形式。二是设计了具有部分扰动补偿特点的UDE算法，实现完整估计扰动的同时，能按照系统性能需求部分补偿扰动，解决了基本UDE算法完全抑制扰动的问题。

图2 IUDE算法

3.H2状态观测器设计：将状态观测器设计问题转化为观测误差的鲁棒控制问题，依照H2控制器设计原理得到观测器增益矩阵，并定义采用状态观测器时系统的扰动形式。

4. 半车H2/H∞-H2-IUDE算法设计：对半车系统的多目标控制问题设计H2/H∞控制器，以簧上质量加速度为H2观测器输入，应用IUDE算法处理扰动实现对算法的再设计，并按照是否部分补偿扰动区分为两种算法，该过程可阶段性整理出4种对比算法。

图3 半车控制算法设计

三、研究结果

1. 悬架关键性能指标控制效果：在随机路面和减速带路面上按照不同条件进行了仿真，算法3和4在各工况下针对质心垂向加速度和俯仰角的控制效果都优于其他算法，说明了UDE算法对平顺性改善的有效性。此外，由于平顺性和操纵稳定性本质上是相互冲突的指标，且与悬架动挠度和轮胎动变形的扰动属于非匹配扰动，算法3和4对二者的控制效果较差。然而，算法4相比算法3的恶化程度较小，说明了IUDE算法部分补偿扰动特性的显著优势。

(a) C级随机路面不同车速的结果

(b) 不同路面等级随机路面的结果

(c) 减速带路面不同车速的结果

(d) 减速带路面的时域结果

图4 不同仿真工况下性能指标的结果

(a)(b)均方根值、(c)极值、(d)时域结果

2. IUDE算法扰动估计效果：在两类路面上，IUDE算法均能有效地实现对匹配扰动的估计，并按照比例补偿扰动。此外，状态观测器的估计误差也成为一部分扰动，对扰动的有效估计和补偿也能减小状态估计误差的影响。

(a) C级随机路面

(b) 减速带路面

图5 算法4在不同路面的扰动观测效果

3. H2观测器状态观测效果：在两类路面上，H2观测器均能有效实现状态估计。此外，算法1和算法2在不同工况下的控制效果较接近，也说明了观测器设计的有效性。

(a) C级随机路面

(b) 减速带路面

图6 算法4在不同路面的状态观测效果

四、创新点与意义

由于汽车平顺性和操纵稳定性的固有冲突，将扰动完全补偿的UDE算法虽然能显著降低质心垂向加速度和俯仰角，但会同时恶化悬架动挠度和轮胎动变形。IUDE算法实现了扰动估计和补偿的解耦，能灵活处理扰动，平衡悬架性能指标。此外，为最小化状态估计误差的平均水平，设计了H2观测器，且IUDE算法同样能够有效处理观测误差。论文所提出的算法对开发鲁棒性主动悬架控制算法具有良好的借鉴意义。