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全参数自适应粒子群LQR主动悬架控制策略

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建立1/4车辆主动悬架模型,提出全参数自适应粒子群LQR主动悬架控制策略,以提高汽车操纵稳定性.针对传统LQR控制策略参数调整困难,对原始粒子群算法进行自适应改进,考虑多个悬架性能指标,建立目标函数优化得到最优权重矩阵参数,以提升控制性能.通过Matlab/Simulink平台不同路面模型输入下联合仿真,与被动悬架、传统LQR控制等对比,结果表明,所提出的全参数自适应粒子群算法相较于原始算法收敛效率更高.经优化的控制策略显著改善了汽车主动悬架性能指标,与传统LQR主动悬架控制器相比,在稳定时间及极值等方面平均优化幅度40％以上,大幅提升乘坐舒适性.
Fully parameterized adaptive particle swarm LQR active suspension control strategy

active suspensionadaptive particle swarm optimizationLQR control

詹长书、陈小文

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东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨 150040

主动悬架 参数自适应粒子群算法 LQR控制

中央高校基本科研业务费专项

2572018BG02

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.12.002

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(23)
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