基于遗传算法的LQR主动悬架控制

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前言

LQR悬架系统的最优配置在很大程度上受到重量矩阵Q和R的设定影响。设计Q和R往往是经验驱动的或通过试错实现，这可能导致不确定性。本研究采用遗传算法的全局搜索优势，将其应用于悬架设计，通过性能指标作为目标函数，利用遗传算法工具包来优化LQR悬架系统。特别强调的是随机路面激励模型的生成方法，表述了两种可能的实现途径并在后续部分进行了详细的探索。

前言

本文聚焦于LQR悬架设计中的最优性问题，指出基于加权矩阵Q与R的设计对于系统性能的影响。依赖于工程师的经验和试错，设计过程可能不够准确且难以确保最佳解。为了解决这一难题，引入遗传算法作为优化工具，系统地调整悬架性能指标作为演化目标函数。本文详述了随机路面激励模型的构建方法，提供两种实际可行的办法，并在仿真实验中具体探讨了这两大类模型的生成细节、仿真的实施及各版本的对比与分析。




前言资料

在讨论随机路面激励模型的生成时，使用了高斯白噪声以及BandLimited White Noise模块作为基础构建方法。其中，wgn（m,n,p）函数产生高斯白噪声的实践案例起到指导作用，同时，Simulink中的BandLimited White Noise模块的使用及参数配置作为参考，提供了具体的模型实现流程。

悬架系统

自由度悬架模型的构建基于2自由度振荡理论，涉及详细定义状态变量与状态空间方程描述，为后续控制器设计提供物理参考和数学基础。

LQR控制器设计

在展开控制器设计之初，性能指标选取了关键参数μ来度量其综合表现。为了量化设计的改进，在缺失实际被动悬架性能标准的情况下，以性能指标中各参数值为基数，通过归一化手段形成一个统一的度量标准（适应度函数），确保不同设计层面的对比一致性，从而系统推进LQR控制器设计的优化工作。

算法流程

遗传算法（GA）作为一种全局搜索工具被用于优化过程，围绕LQR悬架参数设计进行迭代搜索和优化处理。制定明确的算法流程，确保方法的逻辑性和操作步骤的准确。

MATLAB/Simulink仿真分析

Simulink模型构建：详细介绍了如何在Simulink环境中搭建仿真模型，涵盖参数设置、功能模块集成等方面，确保建模与实际需求一一对应。

结果分析：对仿真迭代结果进行深入解读，重点对比了不同路径（包括采用不同模型生成路面激励的仿真结果）下的系统响应特性、性能指标的波动与改善，以及优化过程中参数调整的策略与效果。