基于最大粒子群算法的汽车主动悬架与EPS集成控制.pdf下载

weixin_39821746 2021-10-07 11:00:26

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LQR控制和滑模控制都需要繁琐的调参，这里参考文献学习了优化算法全局寻优调参的方法。

前面的文章介绍了基于LQR的悬架控制，但是参数是人为的调节，这样对没有调参经验的人而言是很不友好的，所以本篇文章借助遗传算法和粒子群算法来调节LQR的权重系数，并给出仿真结果。

使用LQR最优控制理论的基本步骤有如下几步：（1）写出被控系统的状态空间方程式中：x(t)是系统状态变量；y(t)是输出变量；u(t)是控制变量。（2）目标函数二次型性能指标的泛函形式：式中：S和Q(t)为半正定对称矩阵；R(t)为正定对称矩阵。其中，误差向量e(t)为：式中：为期望输出值，y(t)为实际输出。LQR求解使系统目标函数在整个控制过程最小的控制向量，e(t)最小即系统的最优控制使系统实际输出接近理想值。（3）求解最优反馈矩阵。

1、内容简介略217-主动被动悬架-LQR 2、内容说明汽车悬架系统由弹性元件、导向元件和减振器组成,是车身与车轴之间连接的所有组合体零件的总称,也是车架(或承载式车身)与车桥(或车轮)之间一切力传递装置的总称,其主要功能是使车轮与地面有很好的附着性,使车轮动载变化较小,以保证车辆有良好的安全性,缓和路面不平的冲击,使汽车行驶平顺,乘坐舒适,在车轮跳动时,使车轮定位参数变化较小,保证车辆具有良好的操纵稳定性。汽车的悬架种类从控制力学的角度大致可以分为被动悬架、半主动悬架、主动悬架3种（如图1所示

本研究基于 MATLAB 平台，采用线性二次调节（LQR）最优控制算法，对汽车主动悬架系统进行了数学建模、仿真分析与性能优化。首先，基于四分之一车辆悬架系统，建立了状态空间模型，并利用 LQR 方法设计最优控制器，以最小化车身加速度、悬架动挠度和轮胎载荷的变化，从而提升车辆的乘坐舒适性、悬架耐久性和操控稳定性。在控制器设计过程中，针对 LQR 权重矩阵（Q、R）进行了参数优化，以平衡系统性能与能耗，使控制策略兼顾乘坐舒适性、悬架寿命及能耗效率。

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