능동 현가 시스템은 도로 교란 하에서 차량의 승차감과 주행 안정성을 향상시키는 데 핵심적이다. 그러나 이러한 시스템에서 고급 제어기의 매개변수를 튜닝하는 일은 차량 동역학의 비선형성으로 인해 여전히 복잡한 과제로 남아 있다. 본 연구는 사륜(quarter car) 능동 현가 모델의 제어를 두 가지 고급 제어기 구조—여과기를 포함한 비례적분미분(Proportional-Integral-Derivative with filter, PIDN)과 하이브리드 분수차 PI plus PD(Fractional Order PI plus PD, FOPI + FOPD) 제어기—를 사용하여 조사한다. 제어기 성능을 향상시키기 위해 최근 제안된 여섯 가지 메타휴리스틱 알고리즘—교육 경쟁 최적화(Educational Competition Optimizer, ECO), 이스케이프 최적화 알고리즘(Escape Optimization Algorithm, ESC), 파타 모르가나 알고리즘(Fata Morgana Algorithm, FATA), 제이슨 힐링 최적화(Jason Healing Optimization, JHO), 메모리, 진화적 연산자 및 국소 탐색 기반 개선 그레이 울프 최적화(Memory, Evolutionary Operator and Local Search Based Improved Grey Wolf Optimizer, MELGWO), 그리고 성게(Starfish) 최적화 알고리즘(Starfish Optimization Algorithm, SFOA)—을 매개변수 튜닝에 적용한다. MATLAB/Simulink 환경에서 수행한 시뮬레이션 결과는 ESC로 최적화된 FOPI + FOPD 제어기가 진동 억제에 있어 가장 효과적이며, 피크 오버슈트, 정착 시간, 제어 안정성 측면에서 기존 제어 및 퍼지 로직 기반 접근법을 유의미하게 능가함을 보여준다. 이러한 결과는 지능형 현가 시스템 설계를 위해 강건한 최적화 기법과 함께 적절한 제어기 구조를 선택하는 것의 중요성을 강조한다.

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