基于遗传算法的主动悬架模糊控制

资 源 简 介

基于遗传算法的主动悬架模糊控制

详 情 说 明

遗传算法优化主动悬架模糊控制是一种智能控制策略，主要用于提升车辆行驶平顺性。该方法的核心在于利用遗传算法自动调整模糊控制器的关键参数。

系统首先建立主动悬架的动力学模型，重点考虑车身垂直加速度指标。传统模糊控制器虽然能处理非线性问题，但其隶属度函数参数往往依赖经验设定，难以达到最优性能。通过引入遗传算法，可以将隶属度函数参数编码为染色体，以垂直加速度方均根值作为适应度函数。

优化过程模拟生物进化机制，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进参数组合。每一代种群都会评估其控制效果，保留优秀个体并淘汰表现不佳的方案。经过多次迭代后，算法能够收敛到较优的模糊控制参数配置。

这种混合控制策略结合了模糊控制的鲁棒性和遗传算法的全局搜索能力，相比传统调参方法能更有效地降低车身振动，特别适合处理路面随机激励下的悬架控制问题。实际应用中需注意算法收敛速度和计算成本的平衡。