《Mathematics》：Positivity-Preserving Neural Surrogates for Reduced-Precision Inference of a Dynamic-Energy-Budget Angiogenesis Model
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为解决车体垂向与俯仰运动之间的耦合以及在道路激励与操作冲击联合作用下瞬时大冲击抑制困难的问题，研究人员建立了一个带有机械臂的两轴轮式工程车辆的五自由度（5-DOF）半车动力学模型，并提出了一种ADF-PI∪D复合控制算法。该算法通过加速度差反馈（ADF）解耦车
为解决车体垂向与俯仰运动之间的耦合以及在道路激励与操作冲击联合作用下瞬时大冲击抑制困难的问题，研究人员建立了一个带有机械臂的两轴轮式工程车辆的五自由度（5-DOF）半车动力学模型，并提出了一种ADF-PI∪D复合控制算法。该算法通过加速度差反馈（ADF）解耦车体的垂向与俯仰运动，并融合PI∪D控制与模糊自适应增益，有效抑制了联合激励下的车体振动。数值仿真结果表明，所提出的ADF-PI∪D控制在三种代表性工况下均显著优于被动悬架：瞬时大冲击载荷、三凸块路面激励以及C级随机路面激励。具体而言，车体垂向加速度分别降低了87.04%、72.42%和50.08%，俯仰角加速度分别降低了96.05%、96.01%和91.60%。这些结果表明，该算法能够有效解耦垂向与俯仰运动，同时在所有考虑工况下显著抑制车体振动，为轮式工程车辆主动悬架系统的姿态稳定控制提供了一种可行方案。
一、研究背景与问题提出
随着无人化、轻量化和快速部署装备在物资搬运、应急抢险等领域的应用需求日益增长，中小型两轴无人轮式工程车辆受到广泛关注。这类车辆可根据任务场景快速搭载机械臂、破拆装置等模块化载荷。然而，载荷配置的变化会影响车辆重心位置、轴荷分布以及俯仰与侧倾惯性矩，导致车辆在越野行驶、制动转向以及作业准备阶段产生姿态波动。现有主动与半主动悬架研究已建立了较为成熟的建模、鲁棒控制与智能优化框架，但大多聚焦于乘用车、商用车或重型车辆。对于中小型两轴无人轮式工程车辆，特别是当车体搭载执行模块时，在模块化载荷、复杂边界道路、低速机动以及作业前准备阶段的姿态稳定性问题尚未得到充分研究。本研究正是针对这一空白，旨在解决车体垂向与俯仰运动的强耦合以及机械臂操作产生的瞬时大冲击抑制难题。
二、研究方法概述
研究人员首先建立了一个五自由度（5-DOF）半车动力学模型，该模型集成了路面激励与机械臂执行模块的瞬时大冲击载荷，包含4自由度悬架子系统（垂向、俯仰及两个车轮跳动）加上一个独立的纵向运动分量。在此基础上，提出了一种分层解耦控制算法——ADF-PI∪D复合控制策略。上层采用加速度差反馈（ADF）控制实现垂向与俯仰运动的解耦，下层采用自适应PI∪D控制抑制垂向振动与瞬时冲击响应，其中D项的系数通过模糊逻辑系统根据前悬架动挠度和车体垂向加速度进行实时调整。
三、研究结果
3.1 ADF算法解耦特性验证
在三种工况下，前后桥电磁作动器产生的合力变化范围均接近于零，满足合力约束条件，证明ADF算法实现了垂向与俯仰运动的完全解耦。
3.2 ADF解耦效果与俯仰振动抑制性能
随着ADF反馈系数的增大，车体俯仰角加速度持续降低，而垂向加速度几乎不变，表明该算法具有良好的解耦性能，俯仰控制回路对垂向动态特性的干扰可忽略。通过定义耦合指数并施加纯俯仰力矩激励的仿真进一步证实，ADF机制使耦合指数较非ADF情况降低超过87%。
3.3 自适应kroad调节下的瞬时大冲击抑制性能
通过模糊自适应可变kroad系数的动态调节，三种工况下车体由机械臂操作引起的瞬态局部冲击响应均得到有效抑制，定量数据表明该控制策略对瞬时大冲击具有显著的抑制效果。
3.4 悬架性能时域对比分析
与被动悬架相比，ADF-PI∪D控制在三种工况下将车体垂向加速度均方根值分别降低了87.04%、72.42%和50.08%，俯仰角加速度均方根值分别降低了96.05%、96.01%和91.60%，优于PI控制和PID控制，特别是在俯仰角加速度抑制方面表现突出。
3.5 悬架性能频域对比分析
幅频响应曲线显示，在0-30Hz频率范围内，ADF-PI∪D算法对车体垂向和俯仰振动的整体抑制性能优于对比方案，尽管在某些特定频率区间优势有所减弱。
3.6 参数不确定性灵敏度分析
当簧下质量增加10kg时，在不同车速条件下，ADF-PI∪D算法的控制效果依然明显且系统保持稳定，表明该控制器对一定程度的参数不确定性具有满意的鲁棒性。
四、讨论与结论
研究人员指出，本研究中电磁作动器被建模为理想力源，未考虑实际执行器的力饱和、速率限制、带宽限制、时间延迟及电源功率限制等约束。定性评估认为，解耦机制主要在低频俯仰模态起作用，通常处于电磁作动器带宽范围内；极端冲击下可通过抗饱和方案和力指令整形加以缓解；悬架行程限制可通过模型预测控制或约束感知控制分配来实现。这些实际问题不会否定所提控制架构的有效性，而是需要在下层执行器管理与约束处理模块中集成解决。
研究结论如下：本研究建立了考虑路面激励与瞬时大冲击载荷耦合效应的5-DOF轮式工程半车动力学模型，提出了ADF-PI∪D复合解耦控制策略。与被动悬架相比，ADF-PI∪D控制在三种代表性工况下将车体垂向加速度均方根值分别降低87.04%、72.42%和50.08%，俯仰角加速度均方根值分别降低96.05%、96.01%和91.60%。该算法通过加速度差反馈实现垂向与俯仰运动的有效解耦，同时具有模糊自适应系数的PI∪D控制动态调节阻尼特性，显著抑制了搭载机械臂的工作平台引起的瞬态局部瞬时大冲击响应，提高了车体姿态稳定性。本研究为轮式工程车辆的主动悬架与姿态控制提供了理论参考。未来工作将引入侧倾和横摆自由度建立整车动力学模型，开展硬件在环测试与实车试验，结合强化学习等智能算法优化控制参数的自适应调节机制，并将机械臂变位姿效应纳入动力学模型。
