[1]李军,方春杰.采用人群搜索算法的汽车半主动悬架LQG控制[J].华侨大学学报(自然科学版),2017,38(4):446-451.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.201704002]
　LI Jun,FANG Chunjie.LQG Control of Vehicle Semi-Active Suspension Using Seeker Optimization Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2017,38(4):446-451.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.201704002]
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采用人群搜索算法的汽车半主动悬架LQG控制()
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《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第38卷
期数:
2017年第4期
页码:
446-451
栏目:
出版日期:
2017-07-10

文章信息/Info

Title:
LQG Control of Vehicle Semi-Active Suspension Using Seeker Optimization Algorithm
文章编号:
1000-5013(2017)04-0446-06
作者:
李军;  方春杰
重庆交通大学 机电与车辆工程学院, 重庆 400074
Author(s):
LI Jun;  FANG Chunjie
School of Mechantronics and Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China
关键词:
半主动悬架;  人群搜索算法;  线性二次高斯控制;  平顺性;  动力学模型
Keywords:
semi-active suspension;  seeker optimization algorithm;  linear quadratic Gauss control;  ride comfort;  dynamics model
分类号:
U463
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.201704002
文献标志码:
A
摘要:
针对某款乘用车的悬架系统,建立1/4车辆2自由度半主动悬架动力学模型,并对模型的输出指标进行加权处理,得到性能指标函数.鉴于性能指标函数中各权重不易确定的特点,运用人群搜索算法对函数各权重进行寻优,并采用线性二次高斯(LQG)最优控制算法对悬架的阻尼力进行控制.最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,对悬架的性能进行仿真分析.结果表明:采用基于人群搜索算法的LQG控制能够较好地减小车身加速度(BA)、悬架动挠度(SWS)及轮胎动变形(DTD),有效地改善车辆的平顺性和乘坐舒适性.
Abstract:
Aiming at the suspension system of a passenger car, the dynamics model with 2 degrees of freedom of a 1/4 vehicle semi-active suspension is established. Output indexes of the semi-active suspension dynamics model are weighted to obtain the performance index function. Seeing that it is difficult to determine each weight in the performance index function, the seeker optimization algorithm is utilized to search and optimize the weights, and the linear quadratic Gauss(LQG)optimal control algorithm is applied to control the damping force of suspension. The simulation model is established to conduct simulation analysis of suspension performance in MATLAB/Simulink. Simulation results demonstrate that the linear quadratic optimal control can reduce body acceleration(BA), suspension working space(SWS)and dynamic tyre displacement(DTD)better, which can effectively improve the vehicle ride comfort.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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　HE Li,XIAO Mingfang,ZHANG Weiya.Parameter Adjusting Method of Radial Basis Function Neural Network Using Seeker Optimization Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2018,39(4):299.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.201703113]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2017-01-07
通信作者: 李军(1964-),男,教授,博士,主要从事汽车发动机排放与控制、节能与新能源汽车的研究.E-mail:cqleejun@163.com.
基金项目: 重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTC2013yykfB0184); 重庆市重点实验室科研基金资助项目(csct2015yfpt_zdsys30001)
更新日期/Last Update: 2017-07-20