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ZIPMPC主动悬架在Carsim-Simulink联合仿真中的性能验证与应用研究,**Carsim-Simulink联合仿真：MPC主动悬架系统性能验证与优化**,Carsim-Simulink联合仿真M

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  17. 联合仿真中主动悬架系统的设计与分.html 20.04KB
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  19. 联合仿真主动悬架系统的应用与实践随.html 20.17KB

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MPC主动悬架在Carsim-Simulink联合仿真中的性能验证与应用研究,**Carsim-Simulink联合仿真：MPC主动悬架系统性能验证与优化**,Carsim-Simulink联合仿真MPC主动悬架 MPC是一种根据模型预测的方式在有限时域内求解最优解的控制方法，MPC善于处理多约束和多目标优化问题，计算时依据自定义的变量权重大小书写代价函数，通过二次规划求解，实现最优的控制效果。 通过Carsim-Simulink联合仿真验证MPC控制效果，Carsim具有更加真实的动力学模型，使仿真结果更加准确，路面使用C级路面进行仿真。 模型预测控制算法在simulink中编写的mfunction代码，模型对比主 被动悬架如簧载质量加速度、侧倾角速度、俯仰角速度等变量以观察MPC控制器控制效果。 matlab代码中包括画图代码，可以将悬架性能指标绘制出来。 主要分为两种模型： 1. 在Carsim中提前制定好的路面，此模型在carsim的3D Road中提前做好路面进行仿真。 2. 在联合仿真时，使用制作的考虑轮胎之间的相关性和延迟性的四轮路面激励输入给车辆模型，这个模型可以替为自
MPC 主动悬架的 Carsim-Simulink 联合仿真研究
一、引言
随着汽车工业的快速发展，车辆主动悬架系统的研究已成为提高汽车行驶性能和乘坐舒适性的重要手
段。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，具有处理多约束和多目标优化问题的优势。本
文旨在通过 Carsim-Simulink 联合仿真，验证 MPC 主动悬架的控制效果，并对比主被动悬架的性
能指标。
二、MPC 控制方法
MPC 是一种基于模型预测的方法，在有限时域内求解最优解。其核心是根据当前状态和预测模型，计
算出在未来一段时间内的最优控制序列。MPC 通过自定义的变量权重大小书写代价函数，通过二次规
划求解，实现最优的控制效果。由于 MPC 可以处理多约束和多目标优化问题，因此在主动悬架控制中
具有显著优势。
三、Carsim-Simulink 联合仿真
为了验证 MPC 主动悬架的控制效果，我们采用 Carsim 和 Simulink 进行联合仿真。Carsim 具有
更加真实的动力学模型，使得仿真结果更加准确。在仿真中，我们使用 C 级路面进行测试。
四、MPC 控制器在 Simulink 中的实现
在 Simulink 中，我们使用 mfunction 代码编写 MPC 控制算法。通过定义代价函数和约束条件，
我们可以求解出最优的控制序列。在 Simulink 中，我们可以方便地观察和控制仿真过程，以及分析
仿真结果。
五、模型对比及性能指标
为了评估 MPC 主动悬架的性能，我们对比了主被动悬架的簧载质量加速度、侧倾角速度、俯仰角速度
等变量。通过这些变量的对比，我们可以清晰地观察到 MPC 控制器的控制效果。
在 matlab 代码中，我们包括画图代码，将悬架性能指标绘制出来。这些图表可以直观地反映 MPC 主
动悬架的性能优势。
六、结果与讨论
通过 Carsim-Simulink 联合仿真，我们验证了 MPC 主动悬架的控制效果。与主被动悬架相比，
MPC 主动悬架在簧载质量加速度、侧倾角速度、俯仰角速度等性能指标上表现出显著优势。这表明
MPC 控制器能够更好地优化悬架系统的性能，提高汽车的行驶性能和乘坐舒适性。
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