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Stochastic sampled-data multi-objective control of active suspension systems for in-wheel motor driven electric vehicles

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Journal of Automation and Intelligence 2024年第1期3卷 2-18页

作者： Iftikhar Ahmad Xiaohua Ge Qing-Long Han School of Science Computing and Engineering TechnologiesSwinburne University of TechnologyMelbourneVIC 3122Australia

This paper addresses the sampled-data multi-objective active suspension control problem for an in-wheel motor driven electric vehicle subject to stochastic sampling periods and asynchronous premise *** focus is placed on the scenario that the dynamical state of the half-vehicle active suspension system is transmitted over an in-vehicle controller area network that only permits the transmission of sampled data *** this purpose,a stochastic sampling mechanism is developed such that the sampling periods can randomly switch among different values with certain mathematical ***,an asynchronous fuzzy sampled-data controller,featuring distinct premise variables from the active suspension system,is constructed to eliminate the stringent requirement that the sampled-data controller has to share the same grades of ***,novel criteria for both stability analysis and controller design are derived in order to guarantee that the resultant closed-loop active suspension system is stochastically stable with simultaneous𝐻2 and𝐻∞performance ***,the effectiveness of the proposed stochastic sampled-data multi-objective control method is verified via several numerical cases studies in both time domain and frequency domain under various road disturbance profiles.

关键词： Active suspension system Electric vehicles In-wheel motor Stochastic sampling dynamic dampers Sampled-data control Multi-objective control

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