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申请/专利权人：盐城工学院
摘要：本发明提供的一种基于改进灰狼算法的半主动悬架LQR权重系数优化方法，属于汽车悬挂系统领域。优化步为：对磁流变阻尼器进行示功图试验进行参数辨识搭建Dahl正模型，利用模糊神经网络搭建磁流变阻尼器逆模型；基于磁流变阻尼器逆模型，利用改进灰狼算法对LQR控制器权重系数进行优化并形成完整的闭环反馈最优控制；基于优化后的最优控制在MATLAB中运行已建立的14车辆半主动悬架模型，进行时域悬架性能评价分析，验证该控制器有效改善车辆的平顺性与舒适性。本发明利用改进灰狼算法对LQR控制器权重系数进行优化并形成完整的闭环反馈最优控制，有效解决LQR控制策略中性能指标权重系数需手动选取的不足。并在MATLAB中运行已建立的14车辆半主动悬架模型，进行时域悬架性能评价分析，验证该控制器可有效改善车辆的平顺性与舒适性。
主权项：1.一种基于改进灰狼算法的半主动悬架LQR权重系数优化方法；其特征在于：优化步骤如下：步骤一、对磁流变阻尼器进行示功图试验进行参数辨识搭建Dahl正模型，利用模糊神经网络搭建磁流变阻尼器逆模型；步骤二、基于磁流变阻尼器逆模型，利用改进灰狼算法对LQR控制器权重系数进行优化并形成完整的闭环反馈最优控制；步骤三、基于优化后的最优控制在MATLAB中运行已建立的14车辆半主动悬架模型，进行时域悬架性能评价分析，验证该控制器有效改善车辆的平顺性与舒适性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城工学院 一种基于改进灰狼算法的半主动悬架LQR权重系数优化方法
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