本文選題：混合粒子群算法 + 線性二次型(LQG)控制器��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2016年06期

【摘要】：基于混合粒子群優(yōu)化(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法設(shè)計(jì)了一種以降低車身加速度(BA),懸架動(dòng)行程(SWS)和輪胎動(dòng)位移(DTD)為目標(biāo)的車輛主動(dòng)懸架線性最優(yōu)控制器。建立了2自由度1/4車輛主動(dòng)懸架動(dòng)力學(xué)模型,運(yùn)用混合粒子群優(yōu)化算法對(duì)LQG控制器的權(quán)值矩陣進(jìn)行優(yōu)化求解,在Matlab/Simulink環(huán)境下,對(duì)不同工況下的車輛懸架進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明,經(jīng)過混合粒子群算法優(yōu)化后的主動(dòng)懸架在行駛平順性和操縱穩(wěn)定性上有所改善,并且優(yōu)化后主動(dòng)懸架性能指標(biāo)BA,SWS和DTD的均方根值最大分別減少了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.
【作者單位】： 集美大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院;
【基金】：福建省產(chǎn)學(xué)研重大項(xiàng)目資助(No.2012H6016) 福建省自然科學(xué)基金計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.2011J01321)
【分類號(hào)】：U463.33

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本文編號(hào)：1958120