基于 LQR 的主动悬架控制与被动悬架的性能仿真表现(Matlab/Simulink)对比，模型为四分之一模
型。
引言
随着汽车行业的发展，悬架系统作为车辆动力学性能的关键组成部分，在提高车辆操控性和舒适性方
面发挥着重要作用。而在悬架系统中，主动悬架控制作为一种新兴技术，受到了广泛的关注。本文通
过对基于 LQR 的主动悬架控制与传统被动悬架系统的性能进行仿真对比，旨在探索主动悬架控制技术
在提升车辆行驶性能方面的优势。
1. 研究背景及目的
悬架系统是指汽车底盘上的所有支撑装置，主要目的是为了吸收和减轻车身在行驶过程中受到的各种
冲击和振动，使乘车者的舒适性得到保证。而主动悬架控制是指通过传感器、执行器和控制器等组成
的系统，对悬架系统进行实时调节和控制，以适应不同路面和驾驶条件，从而实现更好的操控性和舒
适性。
本文的目的是通过对基于 LQR 的主动悬架控制与传统被动悬架系统的性能进行仿真对比，探索主动悬
架控制技术在改善汽车操控性和舒适性方面的优势，并为汽车悬架系统的设计和优化提供新的思路。
2. 模型建立与参数设定
本文采用四分之一模型进行悬架系统的建模与仿真。四分之一模型将车辆底盘简化为一个纵向悬架系
统和一个垂向悬架系统，适用于车辆的悬架分析与设计。
2.1. 纵向悬架系统建模
纵向悬架系统主要考虑车辆在制动和加速过程中的纵向运动。基于四分之一模型，我们可以建立如下
的纵向悬架系统模型：
（这部分可以写一些纵向悬架系统模型的方程和参数设定的内容，尽量多给出一些详细的文字描述）
2.2. 垂向悬架系统建模
垂向悬架系统主要考虑车辆在通过隆起路面或坑洼路面时的垂向运动。基于四分之一模型，我们可以
建立如下的垂向悬架系统模型：
（这部分可以写一些垂向悬架系统模型的方程和参数设定的内容，尽量多给出一些详细的文字描述）
3. 主动悬架控制算法
本文采用 LQR（线性二次型调节器）作为主动悬架控制算法。LQR 是一种经典的控制算法，通过最小
化系统状态的加权和，来实现对系统动态响应的优化。在本文中，我们将 LQR 算法应用于主动悬架控
制，以实现车辆悬架系统在不同路况下的自适应调节和控制。
3.1. LQR 算法原理
（这部分可以写一些 LQR 算法的原理和公式，尽量多给出一些详细的文字描述）
