Event-Triggered Adaptive Finite-Time Control for Active Suspension Systems With Prescribed Performance

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作者
Qiang Zeng,Jun Zhao
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (11): 7761-7769 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tii.2021.3139002
摘要

In this article, we address the event-triggered based adaptive finite-time control problem for active suspension systems (ASSs) over the resource-constrained controller area network (CAN), which is the most extensively employed in-vehicle communication network in automotive systems. The control aim is to develop an event-triggered algorithm to reduce the communication burden from the CAN and meanwhile improve the suspension performances. Specifically, a novel finite-time performance function is presented to guarantee that the tracking error is retained in a small region at any prespecified time. It is shown that under the proposed control framework, ride comfort, suspension space limitation, and handling stability are all ensured. Then, the established event-triggered mechanism based on the relative threshold method can avoid Zeno behavior. Finally, all the signals are bounded for the closed-loop ASSs. The usefulness of the presented adaptive control strategy is demonstrated through the simulation results.
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