【技术实现步骤摘要】
一种基于策略迭代的PID优化控制方法
本专利技术涉及一种主动悬架系统的控制方法，主要是基于强化学习思想优化非线性系统原有的PID控制参数，属于智能控制领域。
技术介绍
由于实现的简单性，鲁棒性和可靠性，PID控制在工业过程中被广泛使用。通常，设计PID控制器是一个多目标问题，一般会导致非凸问题。在过去的几十年中，研究人员已经提出了许多调节PID控制参数技术方法。作为传统的调节方法，试错法是调节PID控制参数的简便方法，但不能有效保证所需的控制性能。尽管Ziegler-Nichols方法很流行，并且在非线性系统中表现良好，但是对于高阶系统，此方法可能会导致较大的超调，较长的调节时间和振荡响应。此外，还存在许多其他调整PID参数方法，例如简化Ziegler-Nichols方法，极点配置方法以及增益和相位裕度方法。然而，大多数方法不适用于多输入多输出非线性系统。《基于SOS和策略迭代的多项式非线性系统H∞最优控制》(朱圆恒，赵冬彬，杨雄，张启超，《IEEETRANSACTIONSONCYBERNETICS》，2018年第2...
【技术保护点】
1.一种基于策略迭代的PID优化控制方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1：考虑到主动悬架系统动力学模型：/n
【技术特征摘要】
1.一种基于策略迭代的PID优化控制方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：考虑到主动悬架系统动力学模型：
其中，Me和Mf是车身和车轮的质量，xs和xw是车身和车轮的位移，Kd和Kf是弹性系数，Cd是悬架阻尼系数，r是道路干扰，u是液压执行器的控制力，fb(xs,xw)和fus(xs,xw)是高阶非线性函数；
步骤2：考虑实际非线性函数影响，定义状态变量x1＝xs，x3＝xw，在不考虑道路扰动的情况下，将步骤1的微分方程描述成状态空间模型：
其中
x＝[x1,x2,x3,x4]T,
x1和x3分别是车身和车轮的位置，x2和x4是车身和车轮的速度，a1和a2为比例系数，这里考虑与车身和车轮位移相关的高阶非线性函数的影响；
步骤3：为了使系统运行更平稳，给乘客提供更舒适的体验，提出如下组合控制方法；针对一类连续时间非线性系统，其描述如下：
其中，是可测系统状态，是控制输入，是多项式向量，且有f(0)＝0，是多项式矩阵；此非线性系统模型可以用来描述上述主动悬架系统；考虑系统总体控制策略为u(t)＝uPID(t)+ua(t)，其中uPID(t)为PID控制量，其初始策略可保持系统原有PID控制机制，ua(t)为附加的近似最优控制，在通过算法学习ua(t)的同时，优化原有的PID参数；
PID控制器通常设计为
控制器的时域解为uPID(x)...
【专利技术属性】
技术研发人员：范泉涌，王冬生，许斌，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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