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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法、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：CN120269982B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510775062.8，技術領域涉及：B60G17/018；該發明授權考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法、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。

本考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法、介質及設備，方法包括利用元學習對兩個評價網絡和控制策略網絡進行預訓練，對應得到兩個評價模型和控制策略模型；控制策略模型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，確定當前獎勵；利用多組數據對兩個評價模型和控制策略模型再次進行訓練，得到兩個最終評價模型和最終控制策略模型；運行智能懸架，并利用得到兩個最終評價模型評價模型和最終控制策略模型控制智能懸架。本發明融入了延遲環節，引導智能體在時滯環境下獲取更為魯棒的控制策略。

本發明授權考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種考慮懸架系統時滯的智能懸架控制方法，其特征在于，包括： S1：利用元學習對第一評價網絡、第二評價網絡和控制策略網絡進行預訓練，對應得到第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型，并初始化經驗池；步驟S1包括：收集大量不同復雜路況下的車輛行駛數據，構建元訓練集； S2：步驟S1得到的控制策略模型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；將所述當前時刻控制力作用于車輛，得到所述車輛的下一時刻狀態；在步驟S2中，將所述當前時刻控制力作用于車輛的過程包括： 對所述控制策略模型在輸出的控制力進行硬約束，得到所述當前時刻控制力； 設定所述車輛的低速區間、中速區間和高速區間； 設定所述車輛的低加速度區間、中加速度區間和高加速度區間； 設定所述控制策略模型輸出的控制力對應的低控制力變化區間、中控制力變化區間和高控制力變化區間； 測量所述車輛的當前速度以及當前加速度，以及計算所述當前時刻控制力與前一時刻控制力之間的控制力變化率； 將所述當前速度與所述低速區間、所述中速區間和所述高速區間進行比較，將所述當前加速度與所述低加速度區間、所述中加速度區間和所述高加速度區間進行比較，以及將所述控制力變化率與所述低控制力變化區間、所述中控制力變化區間和所述高控制力變化區間進行比較，根據三個比較結果確定所述控制策略模型在輸出所述當前時刻控制力時的時間延遲； 所述控制策略模型根據所述時間延遲，控制所述智能懸架將所述當前時刻控制力作用在所述車輛上； 在三個比較結果確定所述控制策略模型在輸出所述當前時刻控制力時的時間延遲的過程中：根據三個比較結果確定模糊輸出等級，所述模糊輸出等級包括短延遲、中延遲和長延遲；采用重心法作為清晰化方法，將模糊輸出的延遲時間等級轉化為實際的延遲時間值； S3：根據所述當前時刻控制力以及所述當前時刻狀態，確定當前獎勵；將所述當前時刻狀態、所述當前時刻控制力、所述當前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； S4：多次重復步驟S2~S3，在所述經驗池中對應保存多組樣本；利用多組樣本對步驟S1得到的第一評價模型、第二評價模型和控制策略模型再次進行訓練，得到最終第一評價模型、最終第二評價模型和最終控制策略模型； S5：運行所述智能懸架，并利用步驟S4得到最終第一評價模型、最終第二評價模型和最終控制策略模型控制所述智能懸架。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。