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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法的悬架系统的模糊天棚控制系统，包括模糊控制器、天棚控制器，所述模糊控制器的输入变量为悬架系统的簧载速度和簧载加速度，输出变量为悬架控制力，所述模糊控制器的模糊化处理中，模糊集论域中的量化因子包括Kv、Ka、Ku参数，Kv为簧载速度量化因子，Ka为簧载加速度量化因子，Ku为悬架控制力比例因子；采用粒子群优化算法寻找Kv、Ka、Ku参数的最优值。本发明中，采用粒子群优化算法寻找Kv、Ka、Ku参数的最优值，从而获得更好的控制效果，有效解决依据经验手动选取参数的不足。本发明的天棚控制器中，考虑簧载速度和簧载加速度，改善了车辆的平顺性和操稳性。

主权项：1.一种基于粒子群算法的悬架系统的模糊天棚控制系统，包括模糊控制器、天棚控制器，所述模糊控制器的输入变量为悬架系统的簧载速度和簧载加速度，输出变量为悬架控制力，所述模糊控制器的模糊化处理中，模糊集论域中的量化因子包括Kv、Ka、Ku参数，Kv为簧载速度量化因子，Ka为簧载加速度量化因子，Ku为悬架控制力比例因子；其特征在于：采用粒子群优化算法寻找Kv、Ka、Ku参数的最优值，所述粒子群优化算法的适应度函数： 约束条件为： 其中，BA、SWS、DTD分别表示悬架系统在模糊天棚控制系统作用下的垂向加速度的均方根值、悬架动行程的均方根值、轮胎动位移的均方根值，BApas、SWSpas、DTDpas表示悬架系统在被动悬架作用下的垂向加速度的均方根值、悬架动行程的均方根值、轮胎动位移的均方根值；采用粒子群优化算法寻找Kv、Ka、Ku参数的最优值的方法包括如下步骤：S1、初始化粒子群，随机产生所有粒子的位置和速度，并确定粒子最优位置和粒子群最优位置；S2、粒子群中每个粒子中所包含的Kv、Ka、Ku参数分别进行赋值；将各粒子的Kv、Ka、Ku参数的值代入模糊集论域中；S3、进行粒子群的适应度函数的计算获得各粒子的适应值以及粒子群的适应值；将粒子的适应值与粒子最优位置对应的适应值比较，若小则该粒子的位置替代粒子最优位置；将粒子群的适应值与粒子群最优位置对应的适应值比较，若小则该粒子群的位置替代粒子群最优位置；S4、判断是否满足预设的最大迭代次数和适应度函数的约束条件，若是则得到Kv、Ka、Ku参数的最优解，若否则进行步骤S5；S5、粒子的位置和速度进行更新，并返回步骤S3；粒子的位置和速度进行更新的公式为：Vt+1＝wVt+c1r1Pt-xt+c2r2Gt-xtxt+1＝xt+Vt+1；其中，xt是t时粒子的位置，xt+1是t+1时粒子的位置，Vt是t时粒子的速度；Vt+1是t+1时粒子的速度；w是惯性因子；c1、c2是加速常数；r1、r2是[0，1]之间的随机数；Pt表示粒子最优位置；Gt表示粒子群最优位置。

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