防止汽車雨刮系統噪聲和振動的多目標控制器

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防止汽車雨刮系統噪聲和振動的多目標控制器

提出了一種利用多目標控制器防止運行期間由雨刮器產生的噪聲和振動的方法。首先，從汽車雨刮系統運行過程中收集噪聲和振動數據；其次，使用被稱為非線性自回歸外源性Elman神經網絡（NARXENN）的系統識別非參數方法來開發雨刮系統的黑盒模型；最后，在去除雨刮系統不必要噪聲和振動的條件下，提出并仿真了一種新的閉環迭代輸入整形控制器，基于Pareto多目標遺傳算法調整其參數。與先前汽車雨刮系統研究相比，本研究主要是開發了一種新的多目標控制策略，使汽車雨刮器在掃描工作區內以最小的噪聲和振動來運行。

研究了對汽車雨刮系統柔性結構實施多學科控制。使用識別系統設計具有柔性雨刮結構的模型。工作初期開發了以試驗為基礎的動態模型，然后通過改進的非參數方法使用雨刮系統的輸入輸出參數來模擬結構的動態特性。開發了一種新的閉環迭代輸入整形控制器，其中，設計的輸入整形器用來抑制系統柔性零件的振動，設計的迭代部分用來處理雨刮器運行時的不確定因素。在合理的響應時間內，輸入整形作為沖突目標，為了減少其引起的噪聲和振動，采用了一種適時共享的多目標遺傳算法。通過調整控制器的有效增益，可以觀察到當系統在可以接受的提前或延遲時，該控制器能成功地消除不必要的噪聲，并能夠在理想的范圍內改善雨刮器的振動。仿真結果表明，當外界環境或外部干擾介入雨刮系統時，所設計的控制器能夠很好地克服輸入整形單獨存在的缺陷。

刊名：Swarm and Evolutionary Computation（英）

刊期：2013年第8期

作者：Ali Zolfagharian et al

編譯：郭永奇