PID和LQR控制器在主动悬架模型中的比较研究：平顺性评价指标下的效果对比

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PID和LQR控制器在主动悬架模型中的比较研究：平顺性评价指标下的效果对比

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CSDN

https://blog.csdn.net/VsJgcXgPw/article/details/139591567

随着汽车工业的快速发展，车辆平顺性已成为衡量汽车性能的重要指标之一。主动悬架系统作为提升车辆平顺性的关键技术，其控制策略的研究具有重要意义。本文将通过建立PID控制和LQR控制的主动悬架模型，比较两种控制器在平顺性评价指标下的控制效果，为悬架系统的优化设计提供参考。

1. 引言

随着汽车行业的发展，车辆的平顺性成为了一个越来越重要的指标。而在车辆悬架系统中，主动悬架系统作为一种新兴的悬架控制技术，被广泛研究和应用。PID控制和LQR控制是主动悬架系统中常见的控制方法，本文将分别建立PID控制和LQR控制的主动悬架模型，并比较两种控制器的控制效果。

2. 控制器原理

首先，我们分别建立了PID控制和LQR控制的主动悬架模型。这两种控制方法都是基于反馈控制原理，通过对车辆悬架系统状态的监测和调节，实现对车辆平顺性的控制。

PID控制器基于比例、积分和微分三个环节组成，通过调节这三个环节的参数，实现对系统的稳定性和响应速度的控制。而LQR控制器则是基于线性二次调节原理，通过对系统状态的加权，实现对系统平顺性和稳定性的控制。

3. 仿真实验设置

为了评价悬架系统的平顺性，我们以悬架主动力为控制目标，输入为B级随机路面，输出为车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度等平顺性评价指标。通过对悬架系统的平顺性进行仿真，我们可以直观地比较两种控制器的效果。

在进行仿真实验时，我们采用了二自由度（1/4）车辆模型和四自由度（1/2）车辆模型。二自由度车辆模型适用于简单的路面情况，在对路况变化响应要求不高的情况下，能够较好地评估控制器的效果。而四自由度车辆模型则适用于复杂的路况情况，能够更真实地模拟车辆在不同路况下的行驶状态。通过比较这两种车辆模型下的控制效果，我们可以更全面地评估两种控制器的优劣。

在进行仿真实验时，我们还考虑了悬架系统的不同输入条件和工况变化。通过对不同输入条件下的仿真实验，我们可以考察控制器在不同路况下的控制效果。同时，我们还考虑了悬架系统在不同速度下的工作状态变化，通过对不同速度下的仿真实验，我们可以考察控制器在不同工况下的控制效果。