12、最优集成控制与在线调度的应用研究

最优集成控制与在线调度的应用研究

1. 算法复杂度与优势

在资源受限系统中，存在一种基于模型预测控制的算法，可在线分配控制输入和调度输入的最优值。不过其搜索方法虽对区域数量呈对数关系，但区域数量会随状态向量大小呈指数增长。存储分区信息和状态反馈控制律参数所需的内存也与区域数量紧密相关。对于低维系统，该问题尚可处理，但对于类似本文所探讨的问题，会变得更加复杂。

与其他方法不同的是，此方法探索指针位置集合，一般而言，尤其是在本应用中，指针位置集合比状态空间“复杂度更低”，这大大降低了计算复杂度。

2. 最优指针放置调度在汽车悬架系统中的应用

2.1 悬架控制系统

采用的模拟模型是一个七自由度系统。在该模型中，车身（簧载质量）可进行垂向运动、侧倾和俯仰。为获得线性模型，假设侧倾和俯仰角度较小。悬架系统将簧载质量与四个非簧载质量（左前、右前、左后和右后车轮）相连，非簧载质量可相对于簧载质量做垂直弹跳。每个角落的悬架系统由弹簧、减震器和液压执行器组成，减震器建模为线性粘性阻尼器，轮胎建模为线性弹簧与线性阻尼器并联。

描述该系统需考虑十五个变量：
|变量|描述|
| ---- | ---- |
|xc1|簧载质量重心的垂向速度|
|xc2|簧载质量的俯仰角速度|
|xc3|簧载质量的侧倾角速度|
|xc4|左前悬架挠度|
|xc5|左后悬架挠度|
|xc6|右后悬架挠度|
|xc7|右前悬架挠度|
|xc8|左前非簧载质量速度|
|xc9|左后非簧载质量速度|
|xc10|右后非簧载质量速度|
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