车辆主动悬架解耦及其遗传优化控制研究

何 锋，冯子航，吴 清

（1.贵州大学机械工程学院，贵州 贵阳 550025；2.北京理工大学机械与车辆学院，北京100081）

1 引言

车辆悬架系统直接影响车辆行驶的平顺性。对于车辆平顺性的仿真分析，国内外学者进行了广泛研究。这些研究大致分为两步：（1）车辆仿真模型的搭建；（2）控制算法的研究。车轮受到路面激励产生的运动引起车辆簧上质量的振动是一个复杂的耦合过程，需要从整车悬架系统进行考虑。在悬架模型搭建方面，目前许多学者多采用1/4 悬架模型，也有1/2 悬架模型。路面激励建模也是影响整车悬架测试的主要因素，为了简化计算，很多学者建立单轮路面激励或滞后的双轮激励。在控制算法方面，主要有模糊控制、滑膜控制、LQG 控制、微分解耦等。文献[1]对车辆1/4 悬架模型进行遗传粒子群LQG 控制，弥补了单一LQG 控制权重系数选择的不足的缺点；文献[2]在前后悬架耦合关系的基础上提出了分层控制策略，加快了系统的响应速度，大幅降低了CPU 的计算时间；文献[3]通过遗传算法优化了模糊控制器的量化因子及PID参数的修正系数，提高了车辆的平顺性；文献[4]建立了整车悬架模型，并在单一路面激励的基础上对悬架进行最优二次型控制。微分解耦能对悬架系统进行解耦，实现理想输出参数单独控制，遗传算法具有内在的隐并行性和很好的全局寻优能力，能自动获取和指导优化的搜索空间。将MIMO 解耦控制与遗传算法手段相结合是解决单一解耦问题的一个有效途径[5]。……