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是由驱动程序或在微控制器中体现的自适应控制算法选择的。Metered和Elsawaf [1]实现了粒子群优化（PSO）算法，以调整在半活性四分之一CAR模型悬架系统上实现的PID控制器。在MATLAB/SIMULINK环境中模拟了带有MR阻尼器的2DOF车辆模型。将PSO调谐的PID控制器与使用Ziegler-Nicholas方法调整的常规PID控制器，被动悬架系统和不受控制的MR DAMBER进行了比较。颠簸和随机道路输入用于时间和频域测试系统。据观察，POS调谐的PID控制器可提高骑行舒适性和车辆稳定性。Kesarkar和Selvaganesan [2]使用具有目标函数的人工Bee集群算法设计了分数PID控制器，例如积分绝对误差，积分正方形误差和积分时间绝对误差，可用于多模态复杂优化问题。作者观察到与常规PID方法相比，结果是有希望的。nui [3]已经实施了基于GA的优化方法来调整主动悬架系统的PID参数。绝对误差控制用作调整PID参数的目标函数。GA的优化PID控制器可改善主动悬架系统的动态性能并提高稳定性。Hamid和Hamid [4]分析了一个基于模糊的PID控制器，用于半赛车主动悬架系统。在此分析中，悬架工作空间是观察到的标准。使用模糊逻辑，模糊pid和∞dahRe实现并研究了主动控制系统。与其他控制策略相比，PID控制器的过冲，卑鄙的误差以及改善的舒适性和安全性。Tammam，Aboelela，Moustafa和Seif [5]实施了基于多目标GA的PID控制器，以控制单个区域功率系统的负载频率。可以观察到基于GA的PID控制器易于实现，并有效地改善系统性能。
四分之一汽车悬架系统的建模和PID控制
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