论文题目:基于路面等级识别的应急救援车辆主动悬挂控制策略应急救援车辆因车载精密仪器和高机动行驶的需要,对车辆行驶平顺性和操纵稳定性有较高要求,单一的主动悬挂控制参数难以满足复杂路况的行驶需求。因此充分利用路面信息制定应急救援车辆主动悬挂控制策略,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文结合国家重点研发计划项目“高机动应急救援车辆（含消防车辆）专用底盘及悬挂关键技术研究”（编号:2016YFC0802902）,围绕路面识别技术、主动悬挂控制策略两个关键问题展开研究,提出了基于路面等级识别的应急救援车辆主动悬挂自适应鲁棒控制策略。设计了基于RBF神经网络的T-S型模糊控制器以实现路面等级识别。选取能够良好反映路面真实起伏情况的路面相对平整度为识别依据,通过小波变换获取包含相对平整度时域信号不同频段信息的特征信号集合;建立T-S型模糊控制规则,以特征信号集合为输入,实现路面等级识别;针对T-S模型参数存在的依赖人工经验、存在辩识误差等缺陷,将RBF神经网络理论与T-S型模糊控制算法相结合设计RBF-TS型模糊控制器,使其具有较强的自适应性,提高了路面等级识别的准确性。场地试验结果验证了路面等级识别算法的有效性,为应急救援车辆主动悬挂控制策略的制定提供基础。提出了基于路面等级识别的应急救援车辆主动悬挂控制策略。针对主动悬挂鲁棒多目标控制问题,将路面等级识别方法与主动悬挂鲁棒控制算法相结合,研究最优H_∞/广义H₂控制器,根据识别的路面等级自适应选取相应的控制器参数矩阵,计算主动悬挂作动力,实现应急救援车辆在不同等级路面行驶过程中主动悬挂系统的自适应控制。仿真结果显示,基于路面等级识别的主动悬挂控制系统能够通过调节鲁棒控制器参数矩阵,自适应地控制悬挂刚度和阻尼,提高不同路面行驶条件下平顺性,并满足操纵稳定性的要求。不同等级路面情况下与被动悬挂相比,时频域的簧载质量加速度幅值均有明显减小。