基于Carsim-Simulink联合仿真的MPC主动悬架性能验证及应用研究

简介：
本文基于Carsim与Simulink的联合仿真环境，探讨了模型预测控制（MPC）在汽车主动悬架系统中的性能验证及其实际应用价值。 本段落研究了在Carsim-Simulink联合仿真环境下MPC（模型预测控制）主动悬架系统的性能验证与优化。 MPC是一种基于有限时间域内的最优解求解方法，特别擅长处理多约束及多目标的优化问题。通过设定自定义变量权重并编写代价函数，在二次规划框架下实现最佳控制效果。 本段落利用Carsim-Simulink联合仿真来评估MPC控制器的效果。由于Carsim拥有更为真实的动力学模型，使得仿真的结果更加精确和可靠；路面条件则采用C级路面进行模拟测试。 在Simulink中通过mfunction代码编写了模型预测控制算法，并与传统的主被动悬架系统进行了对比研究，重点关注如簧载质量加速度、侧倾角速度及俯仰角速度等关键性能指标的变化情况，以评估MPC控制器的优化效果。同时，在Matlab环境中还包含用于绘制这些性能指标图表的相关代码。 本研究主要探讨了两种仿真模型： 1. 在Carsim中预先设定好路面条件下的模拟测试； 2. 联合仿真实验采用考虑轮胎间相互作用及延迟特性的四轮输入激励，对车辆动力学进行更细致的建模分析。