Resumen

Un método está diseñado para optimizar la matriz de pesos del controlador LQR utilizando el algoritmo de recocido simulado. Este método utiliza las características de búsqueda aleatoria del algoritmo para optimizar las matrices de pesos con la función objetivo de los índices de rendimiento de la suspensión. Este método mejora la eficiencia de diseño y el rendimiento de control del control LQR, y resuelve el problema del controlador LQR al definir las matrices de pesos. Además, se proporciona una simulación para el control activo del chasis de un vehículo. El resultado muestra que la suspensión activa utilizando LQR optimizado por el algoritmo genético, en comparación con el chasis controlado por LQR normal y el pasivo, muestra un mejor rendimiento. Al mismo tiempo, se resuelve en gran medida el problema de definir las matrices de pesos.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Método; Matriz de pesos; Controlador LQR; Algoritmo de recocido simulado; Optimización; índices de rendimiento de la suspensión
• Keywords:Method; Weight matrix; LQR controller; Simulated annealing algorithm; Optimization; Suspension performance indexes