基于蛇算法的主动悬架线性二次型调节器优化设计

针对车辆主动悬架系统的线性二次型调节器(LQR控制器)在设定权重系数矩阵Q和R时具有主观性、效率低的缺点,提出一种基于蛇算法(SO)优化LQR控制器权重系数矩阵的策略。通过对1/4车辆主动悬架系统的动力学分析,设计了LQR控制器;将主动悬架与被动悬架各性能指标的积分比值进行加权求和构建了目标函数L;模仿蛇群生活习性的SO算法在搜索空间中求解出了函数L的最小值和LQR控制器的最优权重系数矩阵。为验证该策略的有效性,分别以C级路面、正弦冲击路面为激励,在车身加速度(SMA)、轮胎动载荷(DTL)、悬架动行程(SWS)三方面将SO优化LQR控制的主动悬架与被动悬架、传统LQR控制的主动悬架、遗传算法(GA)优化LQR控制的主动悬架、粒子群算法(PSO)优化LQR控制的主动悬架进行了仿真对比。结果表明:SO优化LQR控制的主动悬架可在C级路面上分别对SMA、DTL、SWS的均方根优化达59.47%、37.89%、42.12%;在正弦冲击路面上稳定时间为1.4s,分别对SMA、DTL、SWS的超调优化达79.21%、59.22%、16.33%,提升了车辆的行驶平顺性、路面附着性和操作安全性。     

车辆主动悬架二次型最优控制器权矩阵参数优化

在使用线性二次型调节器(LQR)的车辆主动悬架控制器中加权矩阵Q和R的取值经常依靠先验知识选取。粒子群算法具有良好的快速寻优能力,可以对权矩阵参数进行优化。针对目前算法存在的缺点通过在更新的过程中动态调整惯性权重以更好的平衡全局和局部搜索能力,同时在迭代后期加入禁忌搜索避免陷入局部最优解。在matlab中建立1/4二自由度主动悬架仿真模型,对振动控制性能仿真分析结果表明,采用改进粒子群优化LQR与传统LQR方法相比能够很大程度上减少路面变化对车身的冲击,乘坐舒适性和可操纵性得到明显提升。     

基于粒子群优化的主动悬架PID控制策略

针对汽车主动悬架比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)参数选择问题,传统PID控制参数整定具有一定的盲目性.设计了粒子群优化算法,目标函数根据悬架性能指标建立,利用粒子群优化算法,优化了PID控制器中的参数.结果表明,与优化前PID控制的主动悬架相比,采用粒子...     

基于粒子群优化的主动悬架最优控制研究

针对主动悬架最优控制器LQG的加权矩阵Q和R参数主要由人工调整来确定,不仅费时,而且无法保证获得最优的权重矩阵。本文采用粒子群算法对LQG的控制参数进行优化。通过利用粒子群算法的全局搜索能力,以主动悬架性能指标为目标函数对加权矩阵进行优化,以提高LQG的设计效率和性能。在Matlab/Simulink环境中进行仿真分析,结果表明:与传统的LQG控制比较,基于粒子群优化的LQR控制器使主动悬架的车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动位移的均方根值均得到降低,可以使车辆获得更优的乘坐舒适性和操作稳定性。     

基于改进粒子群算法的车辆液压 悬架系统自适应阻抗控制

为了避免车辆液压悬架系统行驶中受路面干扰因素的影响,提高车辆行驶的稳定性,创建1/4车辆液压悬架系统模型简图,建立车辆振动的动力学方程式.给出自适应阻抗控制系统参考模型,采用改进粒子群优化算法来优化控制器参数,改进控制系统抗干扰性能.设计控制系统的内回路和外回路,通过Simulink软件对车辆液压悬架系统自适应控制进行仿真.同时,与其他控制方法进行对比和分析.仿真结果显示:采用改进自适应阻抗控制,输出的车身加速度、悬架行程及滑阀位移跟踪误差最大值下降,整体波动幅度较低.车辆液压悬架系统采用改进自适应阻抗控制系统,能够抑制路面障碍物的干扰,有利于提高车辆行驶的稳定性.     

基于遗传算法的车辆4自由度主动悬架最优控制研究

文章首先建立车辆4自由度主动悬架系统模型,然后针对悬架系统的控制问题,基于结合遗传算法和最优控制理论,提出悬架系统的最优控制策略。该控制方法利用遗传算法对LQR控制器的加权矩阵Q和R参数进行自适应调整优化,不仅可以避免传统的主动悬架LQR最优控制器设计中存在人为主观因素的问题,还能实现悬架系统的自适应最优控制。仿真实验结果表明,在不同车速和路面等级的行驶工况条件下,相比于传统的LQR控制方法,基于遗传算法优化的LQR控制能提高主动悬架系统的控制性能,使车辆获得更优的乘坐舒适性和操纵稳定性,研究结果为探寻有效的主动悬架控制策略、改善车辆的行驶性能提供了有用的控制方法参考。     

精密设备主动SAWPSO-LQR振动控制器设计及仿真研究

精密设备的振动控制效果直接关系到其是否能够正常使用。线性二次型最优控制算法(LQR)已广泛应用于振动控制领域。关于LQR控制器权矩阵的确定问题一直备受关注,而传统的计算往往以假设或经验性取值为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-LQR控制器,对精密设备微振动进行了LQR权值自整定的优化控制研究;并针对不同工况进行了对比仿真。数值结果表明,合理的隔振系统参数设置及权值搜索范围对于控制效果影响较大,在此基础上的适应值函数选取亦有一定影响;但并非决定作用。研究为精密设备微振动及最优LQR振动控制提供了新思路。     

座椅悬架和汽车悬架的集成变增益LQR控制

利用模糊控制理论和最优控制理论,提出了一种基于模糊控制的车辆主动悬架和座椅主动悬架的集成变增益LQR控制方法.在建立“车-椅”三自由度动力学模型的基础上,以底盘垂向加速度和座椅垂向加速度为控制目标,以车轮动态位移、车辆悬架动行程范围小于规定值为约束条件,设计出了车辆悬架和座椅悬架变增益LQR控制器,并用Matlab/Simulink进行了仿真实验分析与比较,得出该控制方法对座椅悬架和车辆悬架有较好的控制效果,验证了集成变增益LQR控制方法的有效性和可行性,为未来悬架系统控制的研究提供了参考.     

车辆悬架LQR控制器权值优化方法

线性二次型最优控制(LQR)算法是汽车主动悬架控制策略的一种重要方法,其控制性能取决于悬架系统变量的加权系数。权值系数的选取成为LQR控制器设计的难点。针对权值系数没有固定解析方法而无法保证悬架系统达到最优控制性能的问题。提出一种基于遗传算法的权值系数优化方法,以1/4主动悬架的车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移性能指标作为目标函数对LQR控制器的权值系数矩阵进行优化设计。仿真结果表明,与被动悬架控制相比,方法不仅能提高LQR控制器设计效率,而且可以有效提高车辆行驶的平顺性。     

整车主动悬架平顺性时域仿真与优化

为消除剧烈振动给车辆行驶平顺性与稳定性带来的不良影响,利用拉格朗日法建立路面-车耦合的17自由度动力学方程;通过线性滤波白噪声法,建立路面不平度激励的时域模型;根据现代控制理论建立悬架系统多输入多输出的状态方程.利用线性二次型高斯控制理论设计主动悬架控制器,通过粒子群算法（PSO）对控制器的加权参数进行优化.仿真结果表明:车辆平顺性在主动悬架系统的控制下得到了较大的提升,同时车辆的操纵稳定性、结构稳定性均有所改进,车辆的综合性能有了全面的提高.      

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。     

馈能悬架的多模式智能控制策略

针对主动悬架耗能而限制其在电动汽车中的应用问题,采用永磁(PM)直线电机作为主动悬架系统的执行机构,建立了整车动力学模型,研究了车辆动力学性能与能量回收能力之间的关系。基于最优控制理论设计了主动悬架LQG控制器,采用层次分析法(AHP)和粒子群优化(PSO)方法优化了控制器设计参数,提高了车辆动力学性能和能量回收能力。为了实现模式切换,提出了一种新的多模式切换控制策略。在控制策略中引入舒适性因素,该因素可由驾驶员调节或根据车辆行驶状态进行选择,从而实现了不同模式下的策略切换。仿真结果表明,所提出的多模式切换控制策略显著优于传统主动悬架控制模式,从而全面提升了整车动力学性能和能量再生能力,为悬架馈能控制策略提供指导。     

混沌Arneodo系统非线性与自适应模糊神经网络控制

针对Arneodo系统的参数不确定性,阐述了Arneodo控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法.利用LQR线性反馈技术,设计了具有稳定裕度的二次型最优控制器,同时在控制器中引入一个用于函数逼近的自适应模糊神经网络,利用该神经网络抵消控制系统中的非线性项,使受控系统的某一状态变量可被镇定到任意参考位置.这种具有模糊神经网络的控制器实现了参数不确定系统的精确反馈线性化控制.通过仿真比较研究,说明了反馈线性化与自适应神经网络相结合的控制器具有良好的控制性能,且更易实现.     

梁式自适应结构主动控制模型及实验研究

为提高结构对外部环境的抗干扰能力 ,构造了梁式自适应结构 ,并对其主动控制进行了研究。由传感器、作动器与梁主体结构组成梁式自适应结构。基于压电材料的本构关系 ,建立了传感方程和作动方程。根据有限元方法和现代控制理论 ,建立了梁式自适应结构的动力学方程和系统的状态方程。采用最优控制理论 (L QR) ,进行了控制器设计。建立了梁式自适应结构主动控制实验系统 ,并对这类自适应结构的动力学行为及主动控制进行了实验。实验研究结果表明梁式自适应结构能够改善结构的动力学特性 ,对外界干扰具有良好的自适应性