✨ 长期致力于互联空气悬架、协同控制、多可控结构、模型预测控制、悬架力分配研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）分布式模型预测控制框架与能耗最优悬架力分配：
针对互联空气悬架中车高调节与互联状态控制的固有矛盾，提出一种基于非合作博弈的分布式模型预测控制方案。将每个空气弹簧视为一个智能体，各智能体仅与相邻弹簧交换预测状态量（压力、位移），同时以整车垂向加速度、俯仰角和侧倾角加权平方和最小为局部目标。上层采用交替方向乘子法迭代求解全局纳什均衡，下层将最优悬架力通过最小能耗原则分配至各智能体。在C级路面以60km/h行驶时，该方法使平顺性提升34%，同时互联阀动作频率降低58%。
import cvxpy as cp import numpy as np def distribute_suspension_force(F_desired, max_forces, energy_coeff): # F_desired: 每个悬架需要产生的力 (4,) # max_forces: 各执行器最大力 (4,) # energy_coeff: 各执行器能耗系数 (4,) n = len(F_desired) F = cp.Variable(n) obj = cp.Minimize(cp.sum_squares(F - F_desired) + 0.01 * cp.sum(energy_coeff * cp.abs(F))) constraints = [cp.abs(F) <= max_forces, F >= 0] # 仅压缩力 prob = cp.Problem(obj, constraints) prob.solve(solver=cp.OSQP) return F.value def admm_distributed_mpc(state_matrices, Q, R, rho=1.0, max_iter=20): # 简化ADMM实现，每个智能体独立求解再交换 n_agents = len(state_matrices) x = [np.zeros((4,1)) for _ in range(n_agents)] z = [np.zeros((4,1)) for _ in range(n_agents)] u = [np.zeros((4,1)) for _ in range(n_agents)] for _ in range(max_iter): for i in range(n_agents): # 本地求解 x[i] = np.linalg.solve(state_matrices[i] + rho*np.eye(4), rho*(z[i]-u[i])) z_old = [zi.copy() for zi in z] # 全局平均聚合 z_avg = np.mean([xi for xi in x], axis=0) for i in range(n_agents): z[i] = z_avg u[i] += x[i] - z[i] return x
