随机最优的汽车悬架的预见控制[外文翻译].doc

附件C：译文

随机最优的汽车悬架的预见控制

Javad Marzbanrada, b,Goodarz Ahmadi b,Hassan Zohoorc 和 Yousef Hojjatd

a德黑兰伊朗科学技术大学汽车工程部
b克拉克森大学机械及航空工程，波茨坦，纽约13699-5725，美国
c伊朗德黑兰沙里夫理工大学机械工程系
d伊朗德黑兰Tarbiat modarres 大学

摘要
随机最优控制的汽车悬架在任意道路上进行了研究。路面不平度的高度被作为过滤白噪声随机过程和一个用于分析的四自由度半车模型的蓝本。假设，一个安装在前保险杠上的传感器计算出车前一段距离的路面不平度；其他两个传感器计算出车身关于簧下质量在悬架空间中的相对速度。所有测量假定在一个嘈杂的环境中。汽车系统的状态变量的估算与卡尔曼滤波的方法类似。悬挂系统的优化，通过包括机构加速度的均方值的最小的性能指标（包括冻胀和间距的影响），轮胎的变形和悬架前后的避震空间。前后车轮的延迟的影响被列入分析。因为主动控制有无预测，对悬架的性能和动力需求进行估算并与这些被动进行比较。结果表明，列入前后车轴的延迟时间，和安装在车上的传感器的预览信息测量，能够提高悬架各个方面的性能，同时减少了燃料的消耗。

1.引言
近年来，利用振动主动控制的机制，设计先进悬架系统已经引起广泛注意。主要的思想是利用主动悬架来减少由地面激励产生的车身振动所消耗的能量，同时保持车辆稳定在可接受的振动范围内。
在过去，振动控制的反馈已经进行了广泛的研究，审议前馈（或预见）振动控制是近来比较新兴的研究。主动悬架的预见控制涉及获取和使用有关的道路概况领先的车辆。本德尔首次提出了使用道路预见信息来改善汽车的悬架系统。Tomizuka描述了在实践中预见控制悬架的执行方面。汤普森和皮尔比姆以及夏普等人用状态空间法分析了悬架控制的四分之一车型。佐佐木，岩田和纳卡诺，弗戈和格鲁贝尔，拉姆等人和夏普公司以及威尔逊审议了二维的由前后悬架支持的