Feasibility of using preview information in vehicle suspension control is evaluated in this dissertation. Under the assumption of incomplete and noisy measurement condition, we develop design strategies for compensator that gives control action based on available measurement signals. The performance improvement achievable with preview compensators is predicted using an approach based on the optimal control theory. A vehicle is modeled as a system consisting of the rigid body representing main body structure, and the wheels with linear springs, dampers, and actuators. Road inputs and measurement noises are modeled as Gaussian white processes. Using the optimal control theory, the suspension system is optimized with respect to the performance index that trades off between ride quality and handling performance while preserving constraints on suspension rattle space and control input power. Particular emphasis is placed on the optimal use of preview information about the road input in front of the vehicle. Such information is obtained either from look-ahead sensors located in front of a vehicle or by monitoring the motion of the front wheels. The results of numerical simulations for two degrees of freedom and four degrees of freedom vehicle models are presented, which show potential for substantial improvement of performance over the existing designs. While the optimal look-ahead preview compensator improves suspension performance with a moderate computation increase, the optimal wheelbase preview compensator is found to be computationally unaffordable in spite of its control benefit. To relieve its computational burden, the estimation scheme based on a state and input observer is proposed. It is found that although possible performance improvement by the wheelbase preview diminishes a little, the state and input observer is computationally affordable. Optimal preview compensator assumes a constant vehicle speed and a constant preview distance for its derivation. It is found that if either a vehicle speed or a preview distance is varying, the preview information collected in the previous time steps cannot be used directly. Reconstruction technique of the preview information is proposed to estimate future road inputs from available road input data.
본 연구에서는 차량의 현가 장치 제어에 예견 정보를 이용하는 것에 대한 타당성이 검증된다. 잡음이 섞인, 부분적인 정보만이 측정 가능하다는 가정하에, 차량 제어에서 측정 가능한 신호로부터 제어 입력을 계산해낼 보상기의 설계 방법을 제안한다.또한, 예견 보상기를 사용함으로서 가능한 성능 향상이 최적 제어 이론을 근거로 예측된다. 차량은 주요 차체를 나타내는 강체와 선형 스프링,감쇠기, 작동기로 가진 바퀴로 구성된 시스템으로 모델링 되며, 노면 입력과 측정 잡음은 가우스 백색 공정으로 모델링 된다. 현가 장치 시스템은 제한된 현가 장치 공간과 제어기 출력 하에서 승차감가 조정성을 동시에 향상 시키도록 최적화된다. 기존의 능동 현가 장치에 대한 연구에 비해, 본 연구는 미래 노면 입력에 대한 추가적인 정보를 최적으로 사용하기 위한 방법에 초점을 맞춘다. 미래 노면 입력 정보, 즉 예견 정보는 차량 전면에 부착된 예견 센서 혹은 앞 바퀴의 응답으로부터 측정 또는 추정된다. 2자유도 및 4자유도 차량모델에 대한 모의 실험을 통해, 기존의 능동 현가 장치에 비해 현저한 성능 향상을 보임을 증명하였다. 계산량 측면에서, 예견 센서를 이용한 ?물? 제어는 기존의 능동 현가 장치의 계산량에 피드 포워드 제어 입력과 관련된 약간의 추가적 계산 만을 요구하는 반면, 앞 바퀴의 응답을 이용하는 축거 예견 제어는 축거 노면 입력의 연속적인 갱신을 요구하는 등, 상당한 계산량을 필요로 한다. 축거 예견 제어의 계산량을 줄이기 위해 상태 및 입력 관측기를 이용하는 방법이 제시된다. 상태 및 입력 관측기를 이용한 방법은 계산량을 대폭 감소시킬 수 있다는 긍정적인 측면을 가지지만, 잡음에의 민감도 증가 및 측정 신호 변경의 요구 등의 단점을 지닌다. 예견 보상기는 그 유도 과정에서 차량 속도와 예견 거리가 일정하다는 가정이 필요하다. 차량 속도와 예견 거리가 변할 경우, 기존에 저장된 예견 정보로부터 예견 제어가 필요로 하는 미래 노면 입력 정보를 추정해 내기 위한 방법이 제시된다. 2자유도 차량 모델에 대한 모의 실험을 통해 제안된 예견 정보 변경 방법의 우수성이 검증된다.
