公开(公告)号：CN115167125A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210716312.7

申请日：2022-06-23

Applicant: 吉林大学

Inventor： 于树友 ,  盛恩聪 ,  徐新泽 ,  冯阳阳 ,  陈虹

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明属于汽车控制技术领域，具体涉及一种基于Koopman算子的磁流变阻尼器控制方法及系统，该控制方法包括如下步骤：完成磁流变阻尼器特性的实验测试，采集磁流变阻尼器的输入输出数据，并完成递归神经网络的辨识；利用获取的递归神经网络更新训练数据集，并采用Koopman算子理论及扩展动态模式分解算法得到Koopman高维线性模型；利用无损卡尔曼滤波(UKF)观测器由输出阻尼力获取状态量的观测值，基于Koopman高维线性模型设计LQR控制器，以完成磁流变阻尼器对期望阻尼力的跟踪。本发明利用Koopman算子将非线性系统全局线性化，与LQR控制技术相结合，可实现磁流变阻尼器对期望阻尼力的跟踪控制。

公开(公告)号：CN115167125B

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202210716312.7

申请日：2022-06-23

Applicant: 吉林大学

Inventor： 于树友 ,  盛恩聪 ,  徐新泽 ,  冯阳阳 ,  陈虹

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明属于汽车控制技术领域，具体涉及一种基于Koopman算子的磁流变阻尼器控制方法及系统，该控制方法包括如下步骤：完成磁流变阻尼器特性的实验测试，采集磁流变阻尼器的输入输出数据，并完成递归神经网络的辨识；利用获取的递归神经网络更新训练数据集，并采用Koopman算子理论及扩展动态模式分解算法得到Koopman高维线性模型；利用无损卡尔曼滤波(UKF)观测器由输出阻尼力获取状态量的观测值，基于Koopman高维线性模型设计LQR控制器，以完成磁流变阻尼器对期望阻尼力的跟踪。本发明利用Koopman算子将非线性系统全局线性化，与LQR控制技术相结合，可实现磁流变阻尼器对期望阻尼力的跟踪控制。

公开(公告)号：CN117662668A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311781307.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘振泽 ,  徐新泽 ,  于树友 ,  郭杰

IPC: F16F9/53 ,  F16F9/50 ,  F16F9/32

Abstract: 本发明属于汽车非线性控制技术领域，且公开了磁流变阻尼器的基于牛顿迭代法的输出反馈LQR控制方法，包括如下步骤：进行磁流变阻尼器外特性测试，获取其特性数据，利用Koopman算子理论与扩展动态模式分解法，将其系统全局线性化为Koopman高维线性模型，基于该模型，设计输出反馈LQR控制器，并在LQR过程中引入牛顿迭代法，以期望的输出阻尼力为参考输入，通过预设方法的迭代优化，将得到的控制量作用于磁流变阻尼器，结合Koopman算子理论及扩展动态模式分解算法以数据驱动的方式构建磁流变阻尼器线性化模型，以此将非线性的磁流变阻尼器输出阻尼力跟踪控制问题描述为线性的凸优化问题，降低计算复杂度，提升控制算法的实时性。