| 基于粒子群算法的车辆半主动悬架模糊PID控制的优化研究 |
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| 引用本文： | 樊智敏,王宝林,樊宇.基于粒子群算法的车辆半主动悬架模糊PID控制的优化研究[J].机械与电子,2020,38(11):76-80. |
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| 作者姓名： | 樊智敏 王宝林 樊宇 |
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| 作者单位： | ?１ ． 青 岛 科 技 大 学 机 电 工 程 学 院 ，山 东 青 岛 ２６６０６１ ； ２ ． 一 汽 解 放 青 岛 汽 车 有 限 公 司 ，山 东 青 岛? ２６６０４３ |
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| 摘 要： | 为 了 改 善 轮 毂 驱 动 电 动 汽 车 非 簧 载 质 量 增 加 导 致 行 驶 平 顺 性 和 操 纵 稳 定 性 下 降 的 问 题 ，提 出了 一 种 基 于 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 器 。 首 先 ，建 立 １ ／ ２ 车 辆 半 主 动 悬 架 模 型 ，完 成 对 模 糊 控 制 器的 设 置 ，并 在Ｓｉｍ ｕｌｉｎｋ 环 境 下 建 立 带 有 模 糊 ＰＩＤ控 制 器 的 悬 架 模 型 ，然 后 使 用 粒 子 群 算 法 对 模 糊ＰＩＤ控 制器 进 行 优 化 。 最 后 ，对 粒 子 群 算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 半 主 动 悬 架 进 行 仿 真 研 究 。 仿 真 结 果 表 明 ，粒 子 群算 法 优 化 的 模 糊ＰＩＤ控 制 的 悬 架 系 统 相 较 于 传 统ＰＩＤ控 制 和 模 糊ＰＩＤ控 制 ，悬 架 性 能 得 到 大 幅 提 升 。
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| 关 键 词： | 粒子群算法优化 模糊PID控制 半主动悬架 悬架性能 |
Research on Optimization of? Fuzzy PID Control of Vehicle Semi-active?Suspension Based on Particle Swarm Optimization |
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| ＡＮ Ｚｈｉｍｉｎ ,Ｗ ＡＮ Ｇ Ｂａｏｌｉｎ ,ＦＡＮ Ｙｕ .Research on Optimization of? Fuzzy PID Control of Vehicle Semi-active?Suspension Based on Particle Swarm Optimization[J].Machinery & Electronics,2020,38(11):76-80. |
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| Authors: | ＡＮ Ｚｈｉｍｉｎ Ｗ ＡＮ Ｇ Ｂａｏｌｉｎ ＦＡＮ Ｙｕ |
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| Affiliation: | ?１ ．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ， Ｑｉｎｇｄａｏ Ｕ ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０６１ ， Ｃｈｉｎａ ；２ ．Ｆ Ａ Ｗ Ｊｉｅｆａｎｇ Ｑｉｎｇｄａｏ Ａ ｕｔｏ ｍ ｏｂｉｌｅ Ｃｏ ． ， Ｌｔｄ ． ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０４３ ， Ｃｈｉｎａ |
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| Abstract: | Ａ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｍ ｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｍ ｏｏｔｈｎｅｓｓ ａｎｄ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｎｏｎ ｓｐｒｉｎｇ ｌｏａｄｅｄ ｍａｓｓ ｏｆ ｗ ｈｅｅｌ ｄｒｉｖｅｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ．Ｆｉｒｓｔ ， ａ １ ／ ２ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｅｍｉ ａｃｔｉｖｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ， ｃｏ ｍ ｐｌｅｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｅｔｔｉｎｇ ｏｆ
ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ， ａｎｄ ａ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｍ ｕｌｉｎｋ ｅｎｖｉｒｏｎ ｍｅｎｔ ； ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈ ｍ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ．Ｆｉｎａｌｌｙ ， ａ ｓｉｍ ｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｅｍｉ ａｃｔｉｖｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｂｙ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈ ｍ ．Ｔ ｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈ ｍ ｈａｓ ｇｒｅａｔｌｙ ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｃｏ ｍ ｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ． |
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| Keywords: | Particle swarm optimization fuzzy PID control semi-active suspension suspension performance |
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