1.本发明公开一种基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，包括如下步骤：(1)基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制算法开始对主动悬架主动力进行控制；

(2)粒子群算法的初始化，具体包括粒子群体大小、粒子维度、迭代次数、粒子初始速度及初始位置的设置；

(3)所述粒子依次赋值为主动悬架双回路控制结构中的各PID控制器的控制参数Kp、Ki、Kd；

(4)利用所设计的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路控制结构对主动悬架控制力进行控制；

(5)根据所述步骤(4)控制的结果进行适应度函数值的计算和输出；

(6)根据所述步骤(5)计算得到的适应度函数值来判断迭代次数是否达到所述步骤(2)中设置的最大迭代次数或所述步骤(5)的适应度函数值是否收敛到最小值。

(7)所述步骤(6)的判断结果若是：迭代次数达到最大迭代次数或适应度函数值已经收敛到最小值，此时输出全局最优值及适应度函数值。

(8)所述步骤(6)的判断结果迭代次数若是：没有达到最大迭代次数或适应度函数值没有收敛到最小值，则根据适应度函数值更新粒子个体极值pbest和全局极值gbest，同时更新粒子速度和位置，并重复所述步骤(2)-(6)。

(9)满足控制要求，输出全局最优值及其适应度函数值后，结束优化过程。

2.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，所述步骤(1)中，所述粒子群算法可以是基于惯性权重的基本粒子群算法，也可以是各种改进的粒子群算法。

3.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(2)所述粒子群体大小、粒子维度、迭代次数、粒子初始速度及初始位置可以根据所述双回路控制结构的复杂程度设置为不同值。

4.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(4)所述的主动悬架双回路控制结构，包括：外环路控制回路和内环路控制回路。所述外环路控制回路主要用来控制簧载质量惯性引起的振动；所述内环路控制回路主要用来控制由路面激励和电磁激励引起的振动。所述路面激励可以由路面不平度的时域表达式或频域表达式计算得到，也可由试验测试得到；所述电磁激励可根据具体应用对象所采用的轮毂电机的类型的相关计算公式计算得到，也可由试验测试得到。所述轮毂电机的类型可以是各种直流电机、异步电机、同步电机及其他类型电机。

5.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(4)所述外环路控制回路和内环路控制回路可有不同个数的PID控制器组成，也可以是P、PI、PD及其它与PID组合的控制器。

6.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(5)所述适应度函数是指根据应用对象的性能要求所指定的车辆动力学控制目标函数，对应用对象的性能要求不同，适应度函数可以有不同的表达形式。

7.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(6)所述最大迭代次数为所述步骤(2)初始化所设定的迭代次数。

8.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(8)所述个体极值pbest是指粒子自身目前所找到的最优解，步骤(8)所述全局极值gbest是指整个种群当前找到的最优解。

9.根据权利要求1，所述基于粒子群算法的轮毂驱动电动汽车主动悬架双回路PID控制方法，其特性在于，步骤(8)所述更新粒子速度和位置，需要根据粒子速度和位置的相关更新公式进行更新，所述粒子速度和位置更新公式可以是所述粒子群算法中基本的更新公式，也可以是各种改进的更新公式。