基于生物地理学优化的模糊控制器以提升四分之一车辆悬架性能
系统与控制
2025-07-29 v1 系统与控制
摘要
本研究提出了用于汽车悬架系统的优化Type-I和Type-II模糊控制器，以增强在道路扰动（阶跃/正弦输入）下的乘坐舒适性和稳定性，解决了现有文献中缺乏系统性性能比较的问题。我们将生物地理学优化（BBO）、粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）相结合，以调整四分之一车辆模型的控制器参数，并重点关注BBO未被充分探索的效能。MATLAB Simulink仿真表明，在阶跃扰动下，经BBO优化的Type-II模糊控制与基线方法相比，将车身位移减少了22%，加速度减少了18%，同时保持了计算效率。该框架为现代车辆提供了实用的高性能解决方案，特别是在减振和能效至关重要的电动和自动驾驶平台中。
引用
@article{arxiv.2507.19542,
title = {Biogeography-Based Optimization of Fuzzy Controllers for Improved Quarter Car Suspension Performance},
author = {Lida Shahbandari and Mohammad Mansouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19542},
year = {2025}
}