车辆主动悬架优化设计与仿真分析

发布时间：2018-05-31 03:32

  本文选题：混合粒子群算法 + 线性二次型(LQG)控制器　； 参考：《计算机工程与应用》2016年06期

【摘要】：基于混合粒子群优化(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法设计了一种以降低车身加速度(BA),悬架动行程(SWS)和轮胎动位移(DTD)为目标的车辆主动悬架线性最优控制器。建立了2自由度1/4车辆主动悬架动力学模型,运用混合粒子群优化算法对LQG控制器的权值矩阵进行优化求解,在Matlab/Simulink环境下,对不同工况下的车辆悬架进行了仿真分析。仿真结果表明,经过混合粒子群算法优化后的主动悬架在行驶平顺性和操纵稳定性上有所改善,并且优化后主动悬架性能指标BA,SWS和DTD的均方根值最大分别减少了22.56%,44.27%和19.75%。
[Abstract]:Based on the hybrid particle swarm optimization (Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO) algorithm, a linear optimal controller for vehicle active suspension is designed to reduce vehicle acceleration (BA), suspension dynamic travel (SWS) and tire dynamic displacement (DTD). A dynamic suspension dynamic model of 2 degree of freedom 1/4 vehicle active suspension is established, and the hybrid particle swarm optimization is used. The weight matrix of the LQG controller is optimized. The simulation analysis of vehicle suspension under different conditions is carried out under the Matlab/Simulink environment. The simulation results show that the active suspension after the hybrid particle swarm optimization is improved on the ride comfort and handling stability, and the performance index of the active suspension is BA after optimization. The maximum root mean square value of SWS and DTD decreased by 22.56%, 44.27% and 19.75%. respectively.
【作者单位】： 集美大学机械与能源工程学院;
【基金】：福建省产学研重大项目资助(No.2012H6016) 福建省自然科学基金计划资助项目(No.2011J01321)
【分类号】：U463.33

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本文编号：1958120