LMI-Based Robust Model Predictive Control Architecture for a Quarter Car With Series Active Variable Geometry Suspension
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Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a robust model predictive control (RMPC)-based solution for the recently introduced series active variable geometry suspension (SAVGS) to improve the ride comfort and road holding of a quarter car. In order to close the gap between the nonlinear multibody SAVGS model and its linear equivalent, a new uncertain system characterization is proposed that captures unmodeled dynamics, parameter variation, and external disturbances. Based on the newly proposed linear uncertain model for the quarter-car SAVGS system, a constrained optimal control problem (OCP) is presented in the form of a linear matrix inequality (LMI) optimization. More specifically, utilizing semidefinite relaxation techniques, a state-feedback RMPC scheme is presented and integrated with the nonlinear multibody SAVGS model, where state-feedback gain and control perturbation are computed online to optimize performance, while physical and design constraints are preserved. Numerical simulation results with different International Organization for Standardization (ISO)-defined road events demonstrate the robustness and significant performance improvement in terms of ride comfort and road holding of the proposed approach, compared to the conventional passive suspension, as well as, to actively controlled SAVGS by a previously developed conventional <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$H_{\infty }$</tex-math> </inline-formula> control scheme.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle