列车主动悬挂多速率系统鲁棒预测控制方法研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文列车主动悬挂多速率系统鲁棒预测控制方法研究学位申请人：王明翔学科专业：仪器科学与技术指导教师：熊国良教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，

2、也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期___________摘要列车主动

3、悬挂多速率系统鲁棒预测控制方法研究摘要随着列车快速发展，悬挂系统控制性能将直接影响到列车运行稳定性和安全性，主动悬挂系统是目前减振降噪技术研究的热点对象，其能改善列车横向和垂向振动。然而现有的主动悬挂研究中往往忽视多速率现象，本文是在相关研究背景下，开展多速率主动悬挂控制技术研究，设计多速率主动悬挂系统鲁棒预测控制器，以期优化主动悬挂减振性能。本文首先考虑列车在运行时受外界激扰输入影响，将修改后的美国高速轨道谱作为列车垂向随机激扰；考虑到多轴车因素和多轴激励响应因素，建立了横向-垂向9自由度主动悬挂动力学模型；并计算主动悬挂模型舒适度指标，验证模型合理性。在连续

4、时域模型的基础上，离散化得到单速率悬挂模型，进而采用提升技术建立多速率主动悬挂模型；开展基于LMI优化的状态反馈多速率主动悬挂系统鲁棒预测控制算法研究，将得到的多速率状态空间模型作为预测控制模型，为列车多速率主动悬挂系统设计鲁棒预测控制器；对比分析车体质心垂向、点头角和侧滚角加速度等输出时域响应结果，多速率比单速率系统具备更好的响应性能，其减振效果优于单速率系统，从而验证了多速率系统设计的合理性；采用鲁棒预测控制后，多速率控制前后控制效果相差3倍，验证了所设计的控制器效果，并且能在一定程度上验证鲁棒预测控制实时优化特性；验证多速率主动悬挂系统的可控可观测性和分析

5、了其鲁棒稳定性；在基本采样周期一定的情况下，利用遗传算法得到多速率主动悬挂系统性能最优的采样周期，并采用这一最优采样周期优化列车在运行时的控制性能。在主动悬挂系统建模、鲁棒预测控制器设计及仿真等理论研究基础上，按比例搭建基于磁流变阻尼器主动悬挂试验系统装置，在试验台上开展振动实验，实验验证了试验台的振动效果和鲁棒预测算法对车体振动的控制效果，从振动响应频率与输出特性曲线对比分析了单速率和多速率系统，验证理论分析结果。关键词：主动悬挂，多速率系统，鲁棒预测控制算法，最优采样周期IAbstractRESEARCHONROBUSTPREDICTIVECONTROLAL

6、GORITHMOFTRAINMULTIRATEACTIVESUSPENSIONABSTRACTWiththerapiddevelopmentofthetrain,thecontrolperformanceofsuspensionsystemcandirectlyaffectthestabilityandsafetyoftrainoperation.Activesuspensionsystemcanimprovelateralandverticalvibrationandcurrentlyitisahotresearchsubjectforvibrationand

7、noisereduction.However,theexistingresearchonsuspensioncontroltechnologyoftenignorethemultiratephenomenon.Soundertherelevantbackground,robustpredictivecontrollerofmultirateactivesuspensionsystemwasdesignedinthispaper,andstudyonmultirateactivesuspensioncontroltechnologywascarriedouttoo

8、ptimizetheda