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半主动悬架智能优化滑模控制研究
于学天, 刘善辉, 庄晔, 张振伟, 杨柳楠
噪声与振动控制
2025, 45 (4):
210-217.
为提升车辆行驶平顺性，提出一种半主动悬架智能优化的滑模控制策略。对电磁阀式减振器进行力学特性测试，利用试验数据搭建神经网络模型作为减振器正模型并验证。建立1/4 车辆悬架模型，参考混合天地棚系统模型，将实际被控制系统动态误差引入到滑模控制中，采用指数趋近律并使用饱和函数作切换函数，来抑制抖振现象。采用遗传算法和均匀粒子群优化组合的智能优化算法（Genetic Algorithm Uniform Particle Swarm Optimization，GAUPSO）优化滑模控制器中的趋近律参数和混合天地棚权重系数。仿真和试验结果表明，与被动悬架控制、滑模控制和粒子群优化的滑模控制相比较，GA-UPSO优化的滑模控制使簧载质量加速度和轮胎动位移的均方根值明显下降，可以改善半主动悬架的减振效果。
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