轮毂电机电动汽车空气悬架阻尼GA-LQR控制研究

针对轮毂电机驱动电动汽车因电机内部不平衡电磁力引起的负面振动加剧等问题,提出一种基于遗传算法的线性二次型调节器(GA-LQR)的空气悬架阻尼控制方法。建立包含轮毂电机和空气悬架系统的轮毂电机驱动电动汽车8自由度半车动力学模型,并进行实车试验验证模型;仿真分析路面激励和不平衡电磁力两者对电动汽车垂向振动的影响;根据最优控制理论提出LQR控制策略,并通过遗传算法对LQR控制中的加权矩阵Q和R进行全局搜索优化,构建了GA-LQR阻尼控制器。仿真结果表明:相较于被动悬架和LQR控制的空气悬架,基于GA-LQR控制的空气悬架对电动汽车各评价指标的改善效果明显,可有效抑制轮毂电机因偏心引起的不良振动,极大地提高车辆的乘坐舒适性。

基于磁流变阻尼器的车辆半主动悬架GA-LQR的研究

传统的线性二次型最优控制(LQR)策略可提升车辆乘坐舒适性及操作稳定性,因此广泛应用在车辆半主动悬架中。对车辆半主动悬架用磁流变阻尼器(MRD)进行阻尼特性试验,并采用Bouc-Wen模型建立MRD的力学模型。为确定Bouc-Wen模型中的未知参数,利用遗传算法(GA)对其进行参数辨识。结合所辨识的Bouc-Wen模型,建立1/4车辆磁流变半主动悬架模型。针对LQR控制器存在的加权矩阵Q和R的取值易受主观因素影响的问题,设计了一种基于遗传算法的线性二次型最优控制(GA-LQR)控制器。以随机路面激励作为输入,分别对被动悬架、基于LQR的磁流变半主动悬架和基于GA-LQR的磁流变半主动悬架进行仿真分析,结果表明,基于GA-LQR的磁流变半主动悬架具有更好的乘坐舒适性及操作稳定性。