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摘要
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%。
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