基于改进人工蜂群算法的主动悬架LQR控制器设计

王雅璇，罗建南，罗小桃，杨晓青，喻凡

（1.上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240；2.上海大学 机电工程与自动化学院，上海 200444；3.上海宇航系统工程研究所，上海 201109）

悬架作为车辆行驶性能中重要的相关系统，其性能好坏对车辆的行驶平顺性和乘坐舒适性有着重要影响[1]。目前对于悬架系统的研究主要集中在主动悬架控制策略的设计上，历年来国内外学者在此领域做了很多研究，众多控制方法和策略也都逐渐应用到主动悬架的控制上。其中，最优控制中的线性二次型调节器（Linear quadratic regulator，LQR）控制算法相对成熟，其理论基础也比较完善，因此得到广泛应用。但该控制策略的控制效果主要取决于其性能指标权重系数的分配，早期研究人员主要通过试错法依靠经验对权重系数进行调试。随着智能算法的发展，许多学者开始将智能算法应用于主动悬架控制策略的设计中，He等[2]引入遗传算法对车辆组合系统中LQR控制器和Kalman滤波器进行改进，使车辆组合系统的整体性能得到提升；孔英秀等[3]结合粒子群优化和差分进化算法的优势，对具有双线性矩阵不等式约束的主动悬架H∞控制器优化参数，使悬架系统在考虑输入时滞时仍能保持自身性能；冯金芝等[4]提出分层控制策略，将遗传算法应用到模糊PID上层控制器上，实现了控制器的参数自适应；殷智宏等[5]利用免疫算法对主动悬架的模糊控制器进行二次寻优，并与传统模糊控制器进行控制效果对比，结果表明所设计的控制器使悬架性能得到有效提升。……