一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于振動(dòng)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 乘用車車身的振動(dòng)特性是衡量轎車乘坐舒適性的重要標(biāo)志之一。傳統(tǒng)的減振降噪 措施往往與汽車的操控性能及輕量化等目標(biāo)相矛盾，而且無(wú)法有效抑制低頻振動(dòng)。在航空 航天、車輛工程等領(lǐng)域中，將壓電智能材料應(yīng)用到結(jié)構(gòu)振動(dòng)主動(dòng)控制中，已成為最具優(yōu)勢(shì)的 研宄思路和研宄熱點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明目的之一在于提供一種能夠有效降低車身的振動(dòng)幅度的基于蟻群算法的 車身振動(dòng)控制方法。
[0004] 本發(fā)明提供的一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法，包括如下步驟：
[0005] 步驟1 :參數(shù)初始化，將PID三個(gè)參數(shù)組合在一起做為蟻群中的一只螞蟻；
[0006] 步驟2 :計(jì)算螞蟻從原點(diǎn)開始爬行，爬行至下一結(jié)點(diǎn)的路徑選擇概率；
[0007]步驟3 :計(jì)算所有螞蟻爬行的目標(biāo)函數(shù)值，記錄其中最小函數(shù)值的爬行路徑；
[0008] 步驟4 :判斷所述爬行路徑是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一步，否則轉(zhuǎn)步驟6 ;
[0009]步驟5 :所有螞蟻完成一次爬行后，更新參數(shù)；
[0010] 步驟6 :計(jì)算得到更新后參數(shù)的信息量，判斷該信息量是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一 步，否則轉(zhuǎn)步驟2;
[0011] 步驟7 :得到最優(yōu)參數(shù)，結(jié)束本次計(jì)算。
[0012] 本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明中的蟻群算法具有正反饋、分布計(jì)算和啟發(fā)性搜 索等特點(diǎn)，不依賴被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，能有效地攻克十分困難的優(yōu)化問(wèn)題，使處理問(wèn) 題更具靈活性、適應(yīng)性和魯棒性；通過(guò)該方法不僅可以有效降低車身的振動(dòng)幅度，而且對(duì)傳 統(tǒng)控制方法控制效果不佳的振動(dòng)低頻區(qū)域，控制效果明顯。
【附圖說(shuō)明】
[0013] 圖1所示為本發(fā)明基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 下文將結(jié)合具體實(shí)施例詳細(xì)描述本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)注意的是，下述實(shí)施例中描述的技 術(shù)特征或者技術(shù)特征的組合不應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是孤立的，它們可以被相互組合從而達(dá)到更好的 技術(shù)效果。
[0015]蟻群算法是一種仿生優(yōu)化方法，在一系列組合優(yōu)化問(wèn)題求解中進(jìn)行尋優(yōu)，利用正 反饋原理加快進(jìn)度過(guò)程，求得最優(yōu)解。
[0016] 如圖1所示，本發(fā)明提供的一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法，包括如下步 驟：
[0017] 步驟Sl:參數(shù)初始化，將PID三個(gè)參數(shù)組合在一起做為蟻群中的一只螞蟻。
[0018] 基于蟻群算法的PID參數(shù)優(yōu)化是將PID三個(gè)參數(shù)組合在一起做為蟻群中的一只 螞蟻，根據(jù)別的螞蟻釋放的信息素，動(dòng)態(tài)調(diào)整方向和路徑向目標(biāo)逼近，最后找到最優(yōu)目標(biāo)路 徑，即為控制器的最優(yōu)參數(shù)。
[0019] 步驟S2 :計(jì)算螞蟻從原點(diǎn)開始爬行，爬行至下一結(jié)點(diǎn)的路徑選擇概率。
[0020] 螞蟻從原點(diǎn)開始爬行，第k只螞蟻爬行至下一結(jié)點(diǎn)的路徑選擇概率為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1 ;參數(shù)初始化，將PID =個(gè)參數(shù)組合在一起做為蟻群中的一只媽蟻； 步驟2 ;計(jì)算媽蟻從原點(diǎn)開始爬行，爬行至下一結(jié)點(diǎn)的路徑選擇概率； 步驟3 ;計(jì)算所有媽蟻爬行的目標(biāo)函數(shù)值，記錄其中最小函數(shù)值的爬行路徑； 步驟4 ;判斷所述爬行路徑是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一步，否則轉(zhuǎn)步驟6 ; 步驟5 ;所有媽蟻完成一次爬行后，更新參數(shù)； 步驟6 ;計(jì)算得到更新后參數(shù)的信息量，判斷該信息量是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一步， 否則轉(zhuǎn)步驟2 ; 步驟7 ;得到最優(yōu)參數(shù)，結(jié)束本次計(jì)算。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于蟻群算法的車身振動(dòng)控制方法，包括步驟1：參數(shù)初始化，將PID三個(gè)參數(shù)組合在一起做為蟻群中的一只螞蟻；步驟2：計(jì)算螞蟻從原點(diǎn)開始爬行，爬行至下一結(jié)點(diǎn)的路徑選擇概率；步驟3：計(jì)算所有螞蟻爬行的目標(biāo)函數(shù)值，記錄其中最小函數(shù)值的爬行路徑；步驟4：判斷所述爬行路徑是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一步，否則轉(zhuǎn)步驟6；步驟5：所有螞蟻完成一次爬行后，更新參數(shù)；步驟6：計(jì)算得到更新后參數(shù)的信息量，判斷該信息量是否為最優(yōu)解，是則轉(zhuǎn)下一步，否則轉(zhuǎn)步驟2；步驟7：得到最優(yōu)參數(shù)，結(jié)束本次計(jì)算。本發(fā)明不僅可以有效降低車身的振動(dòng)幅度，而且對(duì)傳統(tǒng)控制方法控制效果不佳的振動(dòng)低頻區(qū)域，控制效果明顯。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號(hào)】CN104680029
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510113950
【發(fā)明人】邢峰
【申請(qǐng)人】重慶工商職業(yè)學(xué)院
【公開日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2015年3月16日