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基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制研究
基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制研究
摘要：随着车辆工程的发展，悬架系统作为车辆动力学和乘坐舒适性的关键组成部分，吸引了广泛的研究兴趣。主动悬架系统通过实时调整悬架参数来改善车辆的悬架性能。本文提出了一种基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制策略，该策略结合了免疫算法和粒子群优化算法，并应用于主动悬架系统的线性二次型高斯控制器设计。通过在车辆碰撞激烈的道路条件下进行仿真实验，验证了该控制策略在提高车辆悬架性能方面的有效性。
1.引言
悬架系统在车辆工程领域起着至关重要的作用。传统的被动悬架系统缺乏对车辆外界条件的感知和动态调整的能力，限制了悬架性能的提升。相比之下，主动悬架系统通过实时调整悬架参数以适应不同的道路条件和驾驶状态，能够显著改善悬架性能。
2.免疫粒子群优化算法
免疫粒子群优化算法是将免疫算法和粒子群优化算法相结合的一种优化算法。免疫算法模拟了人类免疫系统对抗外部入侵的过程，具有良好的全局搜索能力。粒子群优化算法模拟了鸟群觅食的过程，具有较好的局部搜索和收敛能力。将两者结合，可以充分利用它们各自的优势。
3.主动悬架LQG控制
线性二次型高斯控制（LQG）是一种常用的控制策略，可以通过状态反馈控制来实现系统的稳定性和良好性能。本文将免疫粒子群优化算法应用于主动悬架系统的LQG控制器设计中，在理论和实验层面上评估了控制策略的性能。
4.实验设计与模拟结果
通过在车辆碰撞激烈的道路条件下进行仿真实验，比较了基于免疫粒子群优化的LQG控制策略与传统LQG控制策略的性能差异。结果表明，免疫粒子群优化的LQG控制策略能够显著提高车辆的悬架性能，减小车辆的垂向加速度和悬架行程。
5.结论
本文提出了一种基于免疫粒子群优化的主动悬架LQG控制策略，并在车辆碰撞激烈的道路条件下进行了仿真实验。实验结果表明，该控制策略能够显著提高车辆的悬架性能。未来的研究方向可以进一步优化免疫粒子群优化算法的参数选择，以及将该控制策略应用于实际车辆悬架系统中进行验证。
参考文献：
1.Kennedy,J.,&Eberhart,R.C.(1995).Particleswarmoptimization.ProceedingsofIEEEInternationalConferenceonNeuralNetworks,4,1942-1948.
2.Goldberg,D.E.(1989).GeneticAlgorithmsinSearch,Optimization,andMachineLearning.Addison-WesleyProfessional.
3.Yu,J.,&Wang,H.(2019).Animmuneparticleswarmoptimizationbasedsimultaneousdualcontrolstrategyforactivevehiclesuspensionsystems.MechanicalSystemsandSignalProcessing,114,210-228.
关键词：主动悬架系统，免疫粒子群优化，LQG控制，悬架性能