基于人车路模式的汽车主动悬架LQR控制及MATLAB仿真.pdf

简介：
本研究基于车辆道路协同模式对整车主动悬架控制系统进行了深入分析，在系统设计中采用线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator，简称LQR）控制策略并结合MATLAB仿真技术，完成了对其系统性能的全面评估和验证。LQR控制系统属于现代控制理论体系中的典型控制方式之一。该方法通过构建目标函数中的加权矩阵来综合考量系统各关键参数，并最终达成对系统性能的最佳优化。特别适用于需要平衡乘坐舒适性、操作稳定性与安全性能的场景，如汽车悬架控制系统设计。文中最初强调了车身与座椅之间的非刚性连接以及轮胎阻尼系数对汽车主动悬架系统振动的影响。然而，在以往的研究中，这一现象通常未能得到足够的重视。针对这一现象，作者构建了一个14自由度的车辆动态模型，并详细分析和评估了车辆在实际行驶过程中的动态响应特性。在14汽车三自由度模型中，包含车辆垂直振动、悬挂系统动态响应以及轮胎动态响应分析，而未考虑侧倾和横摆运动。这种处理方式主要是由于研究重点集中在主动悬架对车身垂直加速度的影响上。基于构建LQR（线性二次调节器）控制理论的核心在于设计一个性能指标函数的框架。该函数采用状态变量与控制变量的加权形式，并通过引入非线性项N来扩展该模型。在本文中，我们通过求解Riccati矩阵方程来确定最优反馈矩阵K，从而获得控制作用u。 在MATLAB环境下，调用内置函数LQR进行计算以求解Riccati方程，从而获得最优控制律。通过仿真实验对比分析了主动悬架系统和传统被动悬架系统的动态特性差异。通过仿真实验发现，在减少车身垂直振动方面，采用该方法的主动悬架系统表现出色，并且有效提升了整车行驶的平稳性和乘坐体验水平。 此外，在本文中，文中提到LQR控制器对性能指标的加权系数高度依赖性。优化这些加权系数能够显著提升车辆行驶稳定性。这对主动悬架系统的研究具有重要的参考价值。LQR控制策略的应用不仅显著地提高了汽车的行驶质量，并且开拓了悬架系统控制理论的新研究领域。在车辆工程领域，此类研究有助于促进智能汽车和自动驾驶技术的发展，因为一个理想的悬架系统对于保障车辆在各种路况下的动态性能具有关键作用。文章最后突显了线性二次型控制理论在主动悬架控制领域的重要性，并进一步研究与验证其实际效果，以优化设计、分析及应用为主。这一控制方法在理论上具有重要意义，并且在实践中展现出显著价值。通过MATLAB仿真技术，可以快速评估并改进悬架控制系统的设计方案，同时这种方法也提供了经济高效的技术路径来提升系统的性能表现。