【摘 要】
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为解决复杂行驶工况下车辆耦合系统侧倾性能优化控制的难题,本文设计了基于车辆状态识别的模型预测控制(MPC)算法,实现利用半主动悬架实时优化车辆侧倾性能的目的。首先建立
【机 构】
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中国汽车技术研究中心有限公司; 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司; 苏州紫荆清远新能源汽车技术有限公司; 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0106101);机械传动国家重点实验室开放基金资助(SKLMT-KFKT-201806);中国汽车技术研究中心科研项目(19210111、19201203)资助
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为解决复杂行驶工况下车辆耦合系统侧倾性能优化控制的难题,本文设计了基于车辆状态识别的模型预测控制(MPC)算法,实现利用半主动悬架实时优化车辆侧倾性能的目的。首先建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;其次,基于非线性Takagi-Sugeno (T-S)模糊观测理论,结合模型预测与李雅普诺夫稳定性判据方法,设计了基于整车状态估计的MPC算法;最后,对比分析了在标准A/C级路面且J-turn与Fishhook复合输入工况下所设计MPC算法对车辆侧倾响应的改善效果。仿真结果表明,本文所设计的MPC算法可有效改善车辆侧倾角及侧倾角速度,且ISO-C级路面激励工况下对应的侧倾响应均方根(RMS)数值优化不低于15%。
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