【摘 要】
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悬架系统对提高车辆行驶安全性和乘坐舒适性具有十分重要的意义。相比于被动悬架和半主动悬架,主动悬架能够适应不同车辆运行状况,兼顾汽车的操纵稳定性与乘坐舒适性,是悬架产业发展的重要趋势。作为主动悬架设计的关键环节,控制策略优劣直接影响悬架的减振保护效果。将先进控制策略应用于主动悬架是改善悬架系统性能最有潜力的途径之一。本文以四分之一车主动悬架系统为研究对象,设计基于遗传算法（GA）的模糊混合控制器。主
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悬架系统对提高车辆行驶安全性和乘坐舒适性具有十分重要的意义。相比于被动悬架和半主动悬架,主动悬架能够适应不同车辆运行状况,兼顾汽车的操纵稳定性与乘坐舒适性,是悬架产业发展的重要趋势。作为主动悬架设计的关键环节,控制策略优劣直接影响悬架的减振保护效果。将先进控制策略应用于主动悬架是改善悬架系统性能最有潜力的途径之一。本文以四分之一车主动悬架系统为研究对象,设计基于遗传算法（GA）的模糊混合控制器。主要研究内容包括:（1）根据四分之一车悬架系统动力学特性,建立其基于状态空间描述形式的数学模型;建立引起车身振动的C级随机路面扰动模型;在此基础上,给出悬架系统乘坐舒适性和行驶安全性的三个评价指标,并对被动悬架系统性能进行仿真分析。（2）考虑变论域策略中论域随误差大小而膨胀收缩的特点,设计主动悬架系统变论域模糊PID控制器。此外,由于变论域伸缩因子描述函数中的参数选择会影响悬架系统的减振效果,利用GA来优化这些参数。仿真结果表明:相比PID和模糊PID等控制器,基于GA的变论域模糊控制器在降低车身垂直加速度、改善乘坐舒适性方面具有优越性。此外,所设计控制器对簧载质量和车辆行驶速度不确定性具备较强的鲁棒性。（3）针对小波函数的时频局部化特性以及多种群遗传算法（MPGA）能够避免早熟收敛的优点,提出一种基于MPGA的主动悬架系统模糊小波神经网络（FWNN）控制方法。该控制方法利用小波函数作为模糊神经网络的隶属度函数,使用MPGA优化FWNN的连接权参数。仿真结果表明:基于MPGA的FWNN控制方法能够有效降低车身垂直加速度,并保证闭环系统满足悬架行程和轮胎相对动载荷等时域硬约束。
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