为进一步提高复杂路况下车辆半主动悬架系统的减振性能,提出一种基于迭代学习(Iterative Learning Control,ILC)改进的H∞控制(ILC-H∞Control)策略。首先,提取自适应阻尼减振器(Adaptive Damping System,ADS减振器)的阻尼特性实验数据,利用Sigmoid模型对阻尼参数进行辨识拟合;引入P型迭代学习控制器弥补传统H∞控制中权函数的盲目性,构建期望回路增益,将模型匹配问题转化为迭代学习中期望回路函数的路径跟踪问题,提高悬架阻尼调节的灵活性与自适应性。结果表明:在B级随机路面和冲击路面激励下,与被动悬架和H∞传统控制下的半主动悬架相比,该控制方法的性能提高了近49.04%。

针对传统自抗扰控制应用于电液位置伺服系统时存在观测器阶数过高,造成状态观测器观测变量多、负担重、相位滞后严重及系统响应超调大等问题,采用降阶自抗扰控制方案进行处理。将系统位置信息视为已知,以降低观测器阶数,可有效削弱观测滞后、降低系统超调、提高系统抗扰能力,同时减少了控制器待整定参数,提高系统的稳定性。采用MATLAB与AMESim进行联合仿真。结果表明:与采用传统自抗扰控制器的系统相比,采用该控制策略的系统超调量降低79.8%,调