本技术涉及车辆悬架系统控制,特别是一种基于Transformer架构的半主动悬架控制系统。该系统通过布置传感器网络采集车辆动态数据,并利用预设算法对异步数据进行对齐,确保数据时序一致性。系统通过Transformer机制减少状态量权重分配,降低传感器误差影响,提升鲁棒性。在传感器故障、外部攻击或极端路况下,系统能保持稳定控制。结合DDPG强化学习算法,系统适应复杂环境,快速响应不同路况、载重和驾驶风格,实现高效控制。
背景技术
车辆悬架系统作为汽车工程中的核心构成,承担着缓冲行驶中车辆振动与冲击的重任,对提升乘坐舒适性和行驶稳定性至关重要。在控制悬架可控阻尼以优化上述性能方面,采用先进策略显得尤为重要。当前,车辆悬架系统的控制策略正经历从传统基于规则的方法向智能控制的转型。被动式、半主动式和主动式悬架系统各具特色,但各有局限。被动式悬架虽构造简单,却难以适应复杂路况,提供灵活的减振效果;半主动悬架虽能通过调节减震器阻尼力实现一定程度的调控,但仍缺乏主动施力的能力;而主动式悬架尽管在控制性能上表现出众,却因其高昂的成本和复杂的结构,难以在普通车辆中广泛推广。
智能控制技术的融入,特别是模糊控制、自适应控制、神经网络和遗传算法等,为悬架系统控制带来了新的活力,提升了效果和灵活性。在智能车辆联网过程中,通过CAN总线注入虚假传感器数据对汽车的安全构成威胁。然而,这些方法在应对复杂实际工况时,仍面临可扩展性和实时性方面的挑战,特别是对传感器数据异常的处理能力不足。同时,尽管强化学习在控制领域展现出巨大潜力,能够通过与环境持续交互优化控制策略,但在悬架系统中,其训练过程的不稳定性、对FD I攻击不敏感、样本效率低下以及策略泛化能力有限等问题,限制了其实际应用。Transformer模型凭借卓越的序列建模能力,在自然语言处理等领域取得了显著成就。其核心的自注意力机制能够有效捕捉长短期依赖关系,这一特性在处理时序传感器数据时具有巨大潜力。然而,将Transformer模型应用于悬架系统控制仍属创新尝试,需克服诸多技术难题,如计算复杂度较高、需优化以满足实时控制要求,以及需设计适用于控制任务的Transformer变体等。因而提出一种基于Transformer架构的半主动悬架控制系统,用以解决上述问题。
实现思路