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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法、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：CN120269982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510775062.8，技术领域涉及：B60G17/018；该发明授权考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法、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。

本考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法、介质及设备，方法包括利用元学习对两个评价网络和控制策略网络进行预训练，对应得到两个评价模型和控制策略模型；控制策略模型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，确定当前奖励；利用多组数据对两个评价模型和控制策略模型再次进行训练，得到两个最终评价模型和最终控制策略模型；运行智能悬架，并利用得到两个最终评价模型评价模型和最终控制策略模型控制智能悬架。本发明融入了延迟环节，引导智能体在时滞环境下获取更为鲁棒的控制策略。

本发明授权考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种考虑悬架系统时滞的智能悬架控制方法，其特征在于，包括： S1：利用元学习对第一评价网络、第二评价网络和控制策略网络进行预训练，对应得到第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型，并初始化经验池；步骤S1包括：收集大量不同复杂路况下的车辆行驶数据，构建元训练集； S2：步骤S1得到的控制策略模型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；将所述当前时刻控制力作用于车辆，得到所述车辆的下一时刻状态；在步骤S2中，将所述当前时刻控制力作用于车辆的过程包括： 对所述控制策略模型在输出的控制力进行硬约束，得到所述当前时刻控制力； 设定所述车辆的低速区间、中速区间和高速区间； 设定所述车辆的低加速度区间、中加速度区间和高加速度区间； 设定所述控制策略模型输出的控制力对应的低控制力变化区间、中控制力变化区间和高控制力变化区间； 测量所述车辆的当前速度以及当前加速度，以及计算所述当前时刻控制力与前一时刻控制力之间的控制力变化率； 将所述当前速度与所述低速区间、所述中速区间和所述高速区间进行比较，将所述当前加速度与所述低加速度区间、所述中加速度区间和所述高加速度区间进行比较，以及将所述控制力变化率与所述低控制力变化区间、所述中控制力变化区间和所述高控制力变化区间进行比较，根据三个比较结果确定所述控制策略模型在输出所述当前时刻控制力时的时间延迟； 所述控制策略模型根据所述时间延迟，控制所述智能悬架将所述当前时刻控制力作用在所述车辆上； 在三个比较结果确定所述控制策略模型在输出所述当前时刻控制力时的时间延迟的过程中：根据三个比较结果确定模糊输出等级，所述模糊输出等级包括短延迟、中延迟和长延迟；采用重心法作为清晰化方法，将模糊输出的延迟时间等级转化为实际的延迟时间值； S3：根据所述当前时刻控制力以及所述当前时刻状态，确定当前奖励；将所述当前时刻状态、所述当前时刻控制力、所述当前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； S4：多次重复步骤S2~S3，在所述经验池中对应保存多组样本；利用多组样本对步骤S1得到的第一评价模型、第二评价模型和控制策略模型再次进行训练，得到最终第一评价模型、最终第二评价模型和最终控制策略模型； S5：运行所述智能悬架，并利用步骤S4得到最终第一评价模型、最终第二评价模型和最终控制策略模型控制所述智能悬架。

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