基于淘金算法和分数阶PID控制的汽车半主动悬架研究

Abstract

汽车半主动悬架系统通常采用传统PID控制策略,但传统PID参数整定需要丰富的人工调试经验和大量的实验,同时存在稳定性不佳、调整范围有限等问题。针对上述问题,本文提出了基于淘金优化算法(Gold Rush Optimizer,GRO)和分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative,FOPID)的控制策略(GRO-FOPID),以提高汽车半主动悬架系统的性能。通过北太天元软件建模和仿真实验结果表明,相较于PID、FOPID等方法,GRO-FOPID在车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷三个性能指标上均有明显的提升。其中,通过均方根值评估,性能分别提升了52.0%、72.7%和54.8%,通过峰值评估,性能分别提升了62.4%、60.5%和48.3%。

汽车半主动悬架系统通常采用传统PID控制策略,但传统PID参数整定需要丰富的人工调试经验和大量的实验,同时存在稳定性不佳、调整范围有限等问题。针对上述问题,本文提出了基于淘金优化算法(Gold Rush Optimizer,GRO)和分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative,FOPID)的控制策略(GRO-FOPID),以提高汽车半主动悬架系统的性能。通过北太天元软件建模和仿真实验结果表明,相较于PID、FOPID等方法,GRO-FOPID在车身加速度、悬架动挠度和车轮动载荷三个性能指标上均有明显的提升。其中,通过均方根值评估,性能分别提升了52.0%、72.7%和54.8%,通过峰值评估,性能分别提升了62.4%、60.5%和48.3%。