摘要
约束预测控制的最大优点之一是能优化被控系统的性能指标 ,并显式地处理被控系统的约束条件 ,使之动态满足。以某二自由度四分之一车为例 ,讨论了汽车主动悬架的约束预测控制 (CMPC)问题 :依次给出了状态反馈方法和输出反馈方法 ,并基于预测控制的滚动实施策略 ,提出了一种自适应约束预测控制方法。仿真结果表明 ,CMPC主动悬架能在确保操纵稳定性和保持较小作动力的情况下 ,满足悬架系统的输出约束 ,同时控制输出得以优化 。
Constrained model predictive control (CMPC), i.e. moving horizon control, is a control method which can optimize the performance of the controlled system while meeting constrains dynamically.The application of CMPC to the active suspension problem is discussed.The 2\|degree of freedom (DOF) quarter car model is considered. Based on the moving horizon implementation of CMPC,the state feed back approach the output feed back approach , and an adaptive CMPC approach for active suspensions are proposed. Simulation results indicate that the CMPC active suspension systems achieve a significant improvement on performances, while keeping a lower active force.
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2002年第2期47-53,共7页
Journal of Jilin University（Information Science Edition）
基金
吉林省杰出青年基金
教育部科学技术研究重点项目
关键词
主动悬架
约束预测控制
自适应
Active suspensions
Self\|adaptive control
Constrained model predictive control(CMPC)
