车辆主动悬架二次型最优控制器权矩阵参数优化

发布时间：2022-01-14 06:36

　　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过程中动态调整惯性权重以更好地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。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(13)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

改进粒子群算法优化前后LQR

优化流程图

改进粒子群算法优化前后LQR

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3588004