本研究基于MATLAB平台，采用线性二次调节（LQR）最优控制算法，对汽车主动悬架系统进行了建模、仿真与性能分析。
项目信息
编号：MOG-114
大小：3M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
本研究基于 MATLAB 平台，采用 线性二次调节（LQR）最优控制算法，对 汽车主动悬架系统 进行了 数学建模、仿真分析与性能优化。首先，基于 四分之一车辆悬架系统，建立了 状态空间模型，并利用 LQR 方法设计最优控制器，以最小化车身加速度、悬架动挠度和轮胎载荷的变化，从而提升车辆的乘坐舒适性、悬架耐久性和操控稳定性。在控制器设计过程中，针对 LQR 权重矩阵（Q、R） 进行了参数优化，以平衡系统性能与能耗，使控制策略兼顾 乘坐舒适性、悬架寿命及能耗效率。
通过 MATLAB 数值仿真，在脉冲+正弦组合路面输入的工况下，对比分析了 主动悬架与被动悬架 的响应特性。仿真结果表明，主动悬架系统在不同路面扰动下均表现出更优的振动抑制能力。具体而言，主动悬架相比被动悬架有效降低了 RMS 车身加速度（提升乘坐舒适性），同时减少了悬架动挠度峰值（提高机械耐久性），并优化了轮胎载荷分布（增强操控稳定性）。此外，为了进一步评估主动悬架的能效，本研究分析了 作动器力的大小与变化规律，计算了 主动悬架的能耗，并对不同控制参数的影响进行了深入探讨。
本研究不仅验证了 LQR 控制算法在汽车主动悬架优化中的有效性，还为未来汽车悬架系统的智能控制、能耗优化与自适应调节提供了理论依据。未来研究可进一步结合 H∞ 控制、自适应 LQR、神经网络控制等，以提升主动悬架的 鲁棒性与适应性，并结合 真实车辆实验，验证控制策略的工程可行性。
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运行效果
运行 main_active_suspension.m
1. 路面输入分析
图 1（路面激励）
该图显示了路面输入信号，由一个 1s 处的脉冲 和 正弦波叠加 组成。
目的：模拟复杂路况，如突然的颠簸（脉冲）和周期性起伏（正弦波）。
影响：考察悬架在突发振动和连续振动下的响应。
2. 车身位移对比
图 2（车身位移）
主动悬架（蓝色实线） vs. 被动悬架（红色虚线）
观察：
（1）两者趋势相近，说明主动悬架不会过度干预车身运动。
（2）主动悬架略微降低了峰值位移，减少了振幅，使车身保持稳定。
结论：
（1）主动悬架能够适度控制车身晃动，但主要作用体现在加速度抑制，而非位移完全消除。
3. 车身加速度对比
图 3（车身加速度）
车身加速度决定了 乘坐舒适性，加速度过大意味着乘客感受到的冲击更明显。
观察：
（1）被动悬架（红色）加速度波动剧烈，尤其在 1s 处的脉冲激励下，出现明显突增。
（2）主动悬架（蓝色）平滑了加速度响应，减少了剧烈震动。
数值对比（见评价表）：
（1）RMS 加速度：被动 = 0.6675 m/s²，主动 = 0.6281 m/s²（降低 5.9%）
（2）峰值加速度：被动 = 1.0327 m/s²，主动 = 0.9620 m/s²（降低 6.8%）
结论：
（1）主动悬架有效减少了冲击感，提高了乘坐舒适性。
4. 悬架动挠度对比
图 4（悬架动挠度）
悬架动挠度衡量 车身与车轮之间的相对运动，直接影响悬架寿命。
观察：
（1）主动悬架（蓝色）挠度较小，减少了过度压缩。
数值对比（见评价表）：
（1）RMS 挠度：被动 = 0.0107 m，主动 = 0.0100 m（降低 6.5%）
（2）峰值挠度：被动 = 0.0162 m，主动 = 0.0149 m（降低 8.0%）
结论：
（1）主动悬架减少了悬架冲击，提升耐久性。
5. 轮胎动载荷对比
图 5（轮胎载荷）
（1）轮胎载荷变化影响车辆抓地力和操控稳定性。
观察：
（1）t=1s 处，被动悬架的轮胎载荷波动剧烈，可能导致轮胎瞬间失去抓地力。
（2）主动悬架快速稳定轮胎载荷，提高行驶安全性。
数值对比（见评价表）：
（1）RMS 载荷：被动 = 298.05 N，主动 = 289.14 N（降低 3.0%）
（3）峰值载荷：被动 = 4015 N，主动 = 4004 N（降低 0.3%）
结论：
（1）主动悬架优化了轮胎与地面的接触，提高操控稳定性。
6. 作动器力分析
图 6（作动器力）
主动悬架的作动器力直接影响系统能耗。
观察：
（1）作动器力呈周期性变化，幅值在 ±15N 之间。
（2）能量消耗适中，表明 LQR 控制能在降低振动的同时，保证能耗可控。
结论：
（1）LQR 控制策略有效，控制力适中，能耗合理
7. 评价指标分析
在本次 MATLAB 仿真中，我们针对 主动悬架与被动悬架 在不同工况下的表现进行了对比分析，并评估了 车身加速度、悬架动挠度、轮胎载荷和作动器力 等关键性能指标。以下是详细的分析与结论。
1. 车身加速度（衡量乘坐舒适性）
车身加速度直接影响乘客在车内的舒适度。数值对比显示，主动悬架的 RMS（均方根）加速度 约为 0.6281 m/s²，相比被动悬架的 0.6675 m/s²，降低了 5.9%。这说明在整个行驶过程中，主动悬架减少了车身振动的累积效应，使乘坐更加平稳。此外，在峰值加速度方面，主动悬架控制下的最大加速度约为 0.9620 m/s²，相比被动悬架的 1.0327 m/s²，降低了 6.8%，表明主动悬架在面对突发冲击（如路面坑洼或突起）时，能有效缓解振动冲击，减少瞬时的不适感。
总体来看，主动悬架成功降低了车身的整体振动水平，提高了乘坐舒适性。这对于长时间行驶或复杂路况（如高速公路、碎石路面）尤为重要。
2. 悬架动挠度（衡量悬架寿命）
悬架动挠度指的是车身与车轮之间的相对运动幅度，过大的动挠度会导致悬架组件的长期疲劳损伤，从而影响耐久性。仿真结果表明，主动悬架的 RMS 悬架动挠度 约为 0.0100 m，相比被动悬架的 0.0107 m，降低了 6.5%。在峰值动挠度方面，主动悬架的最大挠度为 0.0149 m，相比被动悬架的 0.0162 m，减少了 8.0%。这意味着在车辆经过较大的路面起伏时，主动悬架减少了悬架系统的最大压缩或拉伸程度，避免了悬架元件的过载，提高了机械系统的使用寿命。
从工程角度来看，主动悬架的优化不仅有助于提高悬架的可靠性，还减少了维护成本和悬架系统的长期磨损。对于需要长时间行驶的车辆，如长途客车、重载货车等，这种改进尤为关键。
3. 轮胎动载荷（衡量抓地力与操控稳定性）
轮胎载荷的稳定性直接关系到车辆的操控性能和安全性，尤其是在高速行驶或急转弯时。如果轮胎载荷波动过大，可能导致轮胎瞬间失去抓地力，从而增加打滑或失控的风险。仿真数据显示，主动悬架的 RMS 轮胎载荷 约为 289.14 N，相比被动悬架的 298.05 N，降低了 3.0%，说明主动悬架能够更稳定地控制轮胎与地面的接触力，使抓地力更加均匀分布。
此外，在峰值轮胎载荷方面，主动悬架的最大载荷约为 4004 N，相比被动悬架的 4015 N，降低了 0.3%。虽然降低幅度不大，但仍然表明主动悬架在极端情况下能稍微减少轮胎载荷的瞬时波动，提高抓地力的稳定性。
综上所述，主动悬架在稳定轮胎载荷方面有所改善，有助于提高操控稳定性，使车辆在崎岖或突变路面上行驶时更加平稳，减少因轮胎瞬时失去抓地力而导致的安全隐患。
4. 作动器力（衡量能耗与控制力）
主动悬架的作动器力直接影响系统的能耗，决定了悬架控制的可行性。仿真结果显示，LQR 控制策略下的作动器力呈现周期性变化，峰值约为 ±15N。这一力值适中，表明 LQR 控制策略能够在保证振动抑制效果的同时，不会对作动器施加过大的负荷，从而减少能耗，提高控制系统的实际可用性。
在工程实践中，主动悬架的能耗是一个关键因素，如果控制力过大，可能导致能源消耗过多，不适用于普通乘用车。而本研究中的 LQR 控制策略在优化振动抑制的同时，控制了能耗，使主动悬架在舒适性和能效之间取得了良好的平衡。
结论总结
综合来看，主动悬架在 车身加速度、悬架动挠度和轮胎载荷 三个关键性能指标上均优于被动悬架，主要体现在以下几个方面：
（1）乘坐舒适性提升：主动悬架有效降低了车身加速度，RMS 加速度降低 5.9%，峰值加速度降低 6.8%，使车内震动更小，提升了驾乘体验。
（2）悬架寿命延长：主动悬架减少了悬架动挠度，RMS 挠度降低 6.5%，峰值挠度降低 8.0%，降低了机械损耗，提高了悬架系统的耐久性。
（3）操控稳定性优化：主动悬架降低了轮胎动载荷的 RMS 值 3.0%，提高了轮胎的抓地力稳定性，使车辆在复杂路面上更具操控性。
（4）能耗适中，工程可行：LQR 控制策略下，作动器力峰值仅 ±15N，能耗相对较低，使主动悬架系统在工程实际应用中更具可行性。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
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