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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明涉及车辆的悬架控制系统技术领域，尤其是一种基于遗传算法优化的LQR控制器的主动悬架控制系统，所述控制系统中，采用LQR控制器对主动悬架系统进行控制。采用遗传算法寻找LQR控制器中的q1、q2、q3的最优值，q1、q2、q3分别为车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移的加权系数。本发明克服了传统的LQR控制方法中，由经验主观性确定加权矩阵Q和R的缺点。本发明建立了车辆主动悬架模型和道路输入模型，并将遗传算法优化的LQR控制器应用于主动悬架系统中。本发明可以显著减小车身垂向加速度与悬架动挠度，而轮胎动位移的影响不大，因此本发明的基于遗传算法优化的LQR控制器的主动悬架控制系统是较优的。

主权项：1.基于遗传算法优化的LQR控制器的主动悬架控制系统，所述控制系统中，采用LQR控制器对主动悬架系统进行控制，其特征在于：所述LQR控制器的设计性能指标为： 其中，mb为簧载质量，Ks为悬架刚度；x是主动悬架系统的状态变量，u为主动悬架系统的输入矩阵；q1、q2、q3分别为车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移的加权系数；采用遗传算法寻找LQR控制器中的q1、q2、q3的最优值，所述采用遗传算法寻找LQR控制器中的q1、q2、q3的最优值的方法为：步骤1、采用遗传算法产生初始种群；步骤2、将种群中的每个个体中所包含的LQR控制器的加权系数q1、q2、q3分别进行赋值；步骤3、种群中的每个个体中所包含的q1、q2、q3的值输入至LQR控制器，LQR控制器输出线性二次型最优反馈增益矩阵K1，控制力Ua作用于悬架系统得到车身垂向加速度、悬架动行程、轮胎动位移的值,Ua＝-K1xt,xt为任一时间点的反馈状态变量；步骤4、将步骤3得到的车身垂向加速度、悬架动行程、轮胎动位移的值对应代入适应度函数，根据适应度函数计算种群中各个体的适应度函数值，各个体的适应度函数值与预设的目标值以及与上一次迭代中该个体的适应度函数值进行比较；若个体的适应度函数值比预设的目标值小则结束迭代；若该个体的适应度函数值比预设的目标值大且比上一次迭代中该个体的适应度函数值小则判断是否满足终止条件，若满足终止条件则结束迭代；若该个体的适应度函数值比预设的目标值大且比上一次迭代中该个体的适应度函数值大则结束迭代；在结束迭代的所有的适应度函数值比目标值小的个体中，所得适应度函数值最小的个体作为最优个体，最优个体所包括的q1、q2、q3的值作为q1、q2、q3的值的最优解；若未满足终止条件则进行下一步迭代并转至步骤5；满足终止条件为满足最大迭代次数或满足约束条件；步骤5：种群进行选择、保留精英、交叉、变异后产生新的种群，转至步骤3；适应度函数为：优化变量为：X＝q1，q2，q3，0.1Xi106i＝1,2,3；约束条件为： 其中，BA、SWS、DTD分别表示主动悬架系统状态下的车身垂向加速度、悬架动行程、轮胎动位移的均方根值；BApas、SWSpas、DTDpas分别表示被动悬架系统状态下的车身垂向加速度、悬架动行程、轮胎动位移的均方根值。

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