主动悬架
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基于遗传算法的LQR控制器优化设计
将遗传算法应用于LQR控制器的设计中，利用遗传算法的全局搜索能力，以主动悬架的性能指标作为目标函数对加权矩阵进行优化设计，以提高LQR的设计效率和性能 -
车辆系统动力学主动悬架线性最优控制（LQG）
车辆系统动力学主动悬架线性最优控制（LQG）程序，在simulink环境下仿真计算出路面输入下的最优主动悬架性能，并于传动被动悬架作出对比 -
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MATLAB/Simulink车辆主动悬架系统仿真与控制平台
本项目基于MATLAB/Simulink构建了完整的车辆悬架系统仿真模型，支持被动与主动悬架对比分析。用户可设计并测试PID、模糊控制等算法，模拟不同路况下的动态响应，为悬架控制研究提供高效工具。 -
基于MATLAB/Simulink的线性二次高斯（LQG）控制车辆主动悬架仿真系统
本项目在MATLAB/Simulink环境中构建四分之一车辆模型，模拟随机路面激励下的车辆动态响应。通过设计LQG控制器（结合卡尔曼滤波与LQR优化），实现对主动悬架作动力的实时控制与性能对比分析。 -
车辆主动悬架LQG控制系统仿真分析项目
该项目旨在MATLAB和Simulink环境下实现车辆主动悬架系统的线性最优控制（LQG）方案，通过精确的数学建模和控制算法优化提升车辆的行驶品质。系统建立了包含车身质量、车轮质量、悬架弹簧、减振器以及作动器的车辆动力学状态空间模型。其核心功能是设计并实现一套LQG控制器，该控制器由用于最优状态反馈的LQR控制器和用于状态估计的卡尔曼滤波器（Kalman Filter）组成。利用卡尔曼滤波器解决在随机路面干扰和测量噪声环境下的状态估算问题，通过LQR算法最小化包含车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷的加
