基于遗传算法的主动悬架多目标H<,2>/H<,∞>鲁棒控制

• 作 者: 邹洲
• 机 构: 武汉理工大学
• 出 处: 武汉理工大学
• 发表日期: 2010年期
• 关键词: 主动悬架 LMI H_∞控制 H2/H∞混合控制 遗传算法

主动悬架作为未来汽车悬架系统的主要趋势,越来越受到关注与研究。然而,要充分发挥主动悬架的减震性能,需要建立合适的控制策略和设计合适的控制器,可以说控制技术是研究主动悬架的关键。论文针对主动悬架的关键控制技术开展了研究工作。对于解决主动悬架的控制问题,最难以处理的是平顺性与操纵稳定性的多目标优化。作为汽车悬架系统设计最重要的评价指标,他们是相互之间是冲突矛盾的。降低悬架系统弹簧的刚度会得到较好的舒适性,但是这时候悬架的动行程会加大,车体的幅度较大,不利于车辆的操作稳定性。而加大弹簧刚度,乘坐的舒适性又会降低。对于解决主动悬架多目标优化的问题,已经基于不同的理论有大量方法,这些方法大多是把车身垂直加速度、悬架行程、动静载荷比等性能一起作为优化的目标,选定权数,然后统一到一个目标函数中去优化。然而,这样车身加速度就可能达不到理想的效果。针对上面的问题,论文首先建立二自由度四分之一车主动悬架系统的数学模型,然后进行了约束H∞控制器的设计,并应用MATLAB中的LMI工具箱求解,并针对求解的结果进行了仿真与被动悬架对比。接下来,论文结合了H∞控制以及H2控制各自的优点设计了H2／H∞混合控制器的主动悬架,使得车身加速度在时域内有很好的效果,而且系统具有一定的鲁棒稳定性。利用LMI进行求解,并将仿真结果与约束H∞控制器进行了对比。最后,论文基于遗传算法对H2／H∞混合控制器进行了求解,仿真结果表明LMI的求解办法虽然有效快捷,但对于H2／H∞混合控制器的多目标问题求解时,有一定得保守性,而遗传算法对于处理难以解决的非线性多目标问题的时,有极强的寻优能力。因此,基于遗传算法的H2／H∞混合控制器对主动悬架能进行有效控制,不仅仅大大改善了汽车的平顺性,保证了操作的稳定性,并且具有较强的鲁棒性。