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主动悬架的分布式模型预测控制研究
| 论文题名： | 主动悬架的分布式模型预测控制研究 |
| 关键词： | 主动悬架;多智能体;RBF神经网络;状态观测器 |
| 摘要： | 车辆行驶过程中会产生车身的垂向、俯仰和侧倾运动，这些运动会使驾驶员和乘客随之晃动，从而会影响到车辆的乘坐舒适性和驾驶安全性。因此，研究如何抑制车身运动有很大的实际意义。本文以主动悬架系统作为研究对象，提出一种基于多智能体的主动悬架分布式协调控制方法，并设计了卡尔曼滤波车辆振动状态观测器，以解决主动悬架系统中存在的多执行器耦合、工程应用时的算力需求、乘坐舒适性以及行驶安全性要求等问题。本文主要研究内容如下： （1）根据主动悬架系统的工作原理，重新定义控制输入及其约束条件，将整车模型的七个子系统看作七个智能体，建立基于图论的主动悬架降维模型。 （2）通过考虑其他相邻智能体状态对自身智能体的影响，提出了一种基于多智能体的主动悬架分布式协调控制方法，其中每个智能体都单独设计了模型预测控制器，通过各智能体之间的协作实现簧下质量垂向振动加速度，车身质心处垂向加速度，车身侧倾角加速度，车身俯仰角加速度对其理想值的跟随。 （3）由于模型预测控制中滚动优化的二次规划求解过程涉及高维矩阵求逆运算，从而导致该方法难以工程实时应用的问题，提出基于RBF神经网络的第i个智能体快速优化求解方法，快速求得模型预测控制算法中的滚动优化解，提高了算法的计算效率，有效权衡了系统的性能指标和工程应用时对算法的算力要求。 （4）为了提高系统控制器的控制精度，并且考虑实际车辆系统安装传感器会导致成本过高等问题，本文设计了卡尔曼滤波车辆振动状态观测器，对分布式模型预测控制器中所需的状态变量进行观测。 通过CarSim和Matlab/Simulink的联合仿真，验证了本文所提控制方法可有效抑制车身的垂向运动、俯仰运动和侧倾运动，尤其在转向工况下可同时兼顾车辆的乘坐舒适性、安全性和操稳性，也满足工程应用对算法的算力需求。 |
| 作者： | 杨生 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 张袅娜;高鹏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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