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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利考慮智能懸架安全的控制方法、介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120269980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510775059.6，技術領域涉及：B60G17/018；該發明授權考慮智能懸架安全的控制方法、介質及設備是由王鋮;崔笑仙;郭孔輝設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本考慮智能懸架安全的控制方法、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及汽車動力學控制技術領域，尤其涉及一種考慮智能懸架安全的控制方法、介質及設備，方法包括控制策略網絡根據車輛的當前時刻狀態，確定智能懸架輸出的當前時刻控制力；將當前時刻控制力作用于車輛，得到車輛的下一時刻狀態；根據當前時刻控制力以及當前時刻狀態，確定結合不同情況的綜合獎勵；利用多組當前時刻狀態、當前時刻控制力、當前綜合獎勵以及下一時刻狀態對第一評價網絡、第二評價網絡和控制策略網絡進行訓練，得到第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型；運行智能懸架，并利用第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型控制智能懸架。本發明以綜合獎勵對多種不安全情境進行嚴格約束與懲罰，以此有效管理安全風險。

本發明授權考慮智能懸架安全的控制方法、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種考慮智能懸架安全的控制方法，其特征在于，包括： S1：初始化第一評價網絡、第二評價網絡、控制策略網絡以及經驗池； S2：所述控制策略網絡根據車輛的當前時刻狀態，確定所述智能懸架輸出的當前時刻控制力；將所述當前時刻控制力作用于所述車輛，得到所述車輛的下一時刻狀態；當前時刻狀態包括所述車輛的在當前時刻下運行的加速度和速度、所述智能懸架的動態行程以及所述車輛的簧上質量與簧下質量之間的速度差； S3：根據所述當前時刻控制力以及所述當前時刻狀態，確定當前綜合獎勵；將所述當前時刻狀態、所述當前時刻控制力、所述當前綜合獎勵以及所述下一時刻狀態作為一組樣本保存在所述經驗池中； 當前綜合獎勵包括對應的當前加速度獎勵、當前動態行程獎勵以及所述車輛的輪胎動載荷對應的當前輪胎動載荷獎勵； 當前加速度獎勵為分段函數，且最后一階段的加速度獎勵系數要遠小于前面所有階段的加速度獎勵系數；當前加速度獎勵中不同階段的加速度閾值的確定過程包括：控制配備有智能懸架的車輛在不同的行駛速度、不同的路面狀況，以及不同的車輛負載情況進行駕駛，采集車輛行駛過程中的加速度數據，將加速度數據按照數值大小進行分類統計，并繪制加速度值的概率分布直方圖，根據概率分布直方圖的分布情況，確定在50%，80％，100%數據覆蓋的加速度范圍，分別對應得到加速度閾值； 當前動態行程獎勵為分段函數，且最后一階段的動態行程獎勵系數要遠小于前面所有階段的動態行程獎勵系數；當前動態行程獎勵中不同階段的動態行程閾值的確定過程包括：控制配備有智能懸架的車輛在不同環境下進行駕駛，采集車輛行駛過程中的動態行程數據，將動態行程數據按照數值大小進行分類統計，并繪制動態行程值的概率分布直方圖，根據概率分布直方圖的分布情況，確定在100%+20%、100%+50%數據覆蓋的加速度范圍，分別對應得到動態行程閾值； 當前輪胎動載荷獎勵為分段函數，且最后一階段的輪胎動載荷獎勵系數要遠小于前面所有階段的輪胎動載荷獎勵系數；當前輪胎動載荷獎勵中不同階段的輪胎動載荷閾值的確定過程包括：控制配備有智能懸架的車輛在不同環境下進行駕駛，采集車輛行駛過程中的動態行程數據，將動態行程數據按照數值大小進行分類統計，并繪制動態行程值的概率分布直方圖，根據概率分布直方圖的分布情況，確定在80%、100％+20%、30%和100%+50%數據覆蓋的加速度范圍，分別對應得到輪胎動載荷閾值； S4：多次重復步驟S2~S3，在所述經驗池中對應保存多組樣本；利用多組樣本對所述第一評價網絡、所述第二評價網絡和所述控制策略網絡進行訓練，得到第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型； S5：運行所述智能懸架，并利用步驟S3得到第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型控制所述智能懸架。

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