汽车悬架系统决定这汽车乘坐质量,主动悬架控制的目的是在给定的悬挂行程限制范围内提高平顺性和操纵性能。乘坐质量是通过车身的垂直加速度来衡量的,因为加速度是由乘客作为一种扰动而感受到的。轮胎的挠度决定了轮胎的操纵性能,即车轮与路面输入位置的差异。它可以看作是道路的承载能力,关系到汽车在道路上行驶性能的安全。然而,同时加强这两项业绩计量是不可能的。如果把车身的加速度降到最小,轮胎的挠度就会增加,反之亦然。因此,我们需要在两个性能标准和一个物理限制之间进行权衡。在现有的研究算法中,主要有:PID控制算法,模糊逻辑算法,模糊PID控制算法,LQG最优控制等等。但是由于模糊逻辑算法主要应用与决策论,在控制精度上往往不能达到最佳效果,并且模糊逻辑算法需要建立模糊规则,设置模糊论域,在实现上,需要花费很多时间,而智能控制算法,已经存在成熟完善的算法工具箱,并且在数据处理的复杂度上,可以通过训练得到精准的结果。因此,不管是研究成本还是精准度,LQG算法都具有独特的优势。 对于LQG算法,是现代控制应用理论中应用范围最广,并且得到了最佳完善的一种控制理论,也称之为线性二次型高斯控制算法。LQG理论可以通过加权矩阵为车辆悬架系统的各种因素提供灵活便利,尤其是在权系数的选择上。在本文的研究种,通过建立汽车悬架系统1/2车身模型和1/4车身模型,通过MATLAB/SIMULINK仿真平台实现两种模型下LQG算法的仿真分析。
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