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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利考虑智能悬架安全的控制方法、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120269980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510775059.6，技术领域涉及：B60G17/018；该发明授权考虑智能悬架安全的控制方法、介质及设备是由王铖;崔笑仙;郭孔辉设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑智能悬架安全的控制方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车动力学控制技术领域，尤其涉及一种考虑智能悬架安全的控制方法、介质及设备，方法包括控制策略网络根据车辆的当前时刻状态，确定智能悬架输出的当前时刻控制力；将当前时刻控制力作用于车辆，得到车辆的下一时刻状态；根据当前时刻控制力以及当前时刻状态，确定结合不同情况的综合奖励；利用多组当前时刻状态、当前时刻控制力、当前综合奖励以及下一时刻状态对第一评价网络、第二评价网络和控制策略网络进行训练，得到第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型；运行智能悬架，并利用第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型控制智能悬架。本发明以综合奖励对多种不安全情境进行严格约束与惩罚，以此有效管理安全风险。

本发明授权考虑智能悬架安全的控制方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种考虑智能悬架安全的控制方法，其特征在于，包括： S1：初始化第一评价网络、第二评价网络、控制策略网络以及经验池； S2：所述控制策略网络根据车辆的当前时刻状态，确定所述智能悬架输出的当前时刻控制力；将所述当前时刻控制力作用于所述车辆，得到所述车辆的下一时刻状态；当前时刻状态包括所述车辆的在当前时刻下运行的加速度和速度、所述智能悬架的动态行程以及所述车辆的簧上质量与簧下质量之间的速度差； S3：根据所述当前时刻控制力以及所述当前时刻状态，确定当前综合奖励；将所述当前时刻状态、所述当前时刻控制力、所述当前综合奖励以及所述下一时刻状态作为一组样本保存在所述经验池中； 当前综合奖励包括对应的当前加速度奖励、当前动态行程奖励以及所述车辆的轮胎动载荷对应的当前轮胎动载荷奖励； 当前加速度奖励为分段函数，且最后一阶段的加速度奖励系数要远小于前面所有阶段的加速度奖励系数；当前加速度奖励中不同阶段的加速度阈值的确定过程包括：控制配备有智能悬架的车辆在不同的行驶速度、不同的路面状况，以及不同的车辆负载情况进行驾驶，采集车辆行驶过程中的加速度数据，将加速度数据按照数值大小进行分类统计，并绘制加速度值的概率分布直方图，根据概率分布直方图的分布情况，确定在50%，80％，100%数据覆盖的加速度范围，分别对应得到加速度阈值； 当前动态行程奖励为分段函数，且最后一阶段的动态行程奖励系数要远小于前面所有阶段的动态行程奖励系数；当前动态行程奖励中不同阶段的动态行程阈值的确定过程包括：控制配备有智能悬架的车辆在不同环境下进行驾驶，采集车辆行驶过程中的动态行程数据，将动态行程数据按照数值大小进行分类统计，并绘制动态行程值的概率分布直方图，根据概率分布直方图的分布情况，确定在100%+20%、100%+50%数据覆盖的加速度范围，分别对应得到动态行程阈值； 当前轮胎动载荷奖励为分段函数，且最后一阶段的轮胎动载荷奖励系数要远小于前面所有阶段的轮胎动载荷奖励系数；当前轮胎动载荷奖励中不同阶段的轮胎动载荷阈值的确定过程包括：控制配备有智能悬架的车辆在不同环境下进行驾驶，采集车辆行驶过程中的动态行程数据，将动态行程数据按照数值大小进行分类统计，并绘制动态行程值的概率分布直方图，根据概率分布直方图的分布情况，确定在80%、100％+20%、30%和100%+50%数据覆盖的加速度范围，分别对应得到轮胎动载荷阈值； S4：多次重复步骤S2~S3，在所述经验池中对应保存多组样本；利用多组样本对所述第一评价网络、所述第二评价网络和所述控制策略网络进行训练，得到第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型； S5：运行所述智能悬架，并利用步骤S3得到第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型控制所述智能悬架。

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