网联车辆协同巡航系统快速滚动时域状态估计

考虑云平台监控下的网联车辆协同自动巡航控制(CACC)系统,提出一种快速滚动时域估计方法.采用网联车队纵向动力学模型描述网联车辆CACC系统,降低网联车辆CACC系统的状态能观性要求.再应用块概念设计滚动时域估计算法的噪声块结构,压缩滚动时域估计问题的优化变量个数,从而减少其在线计算量.进一步,应用李雅普诺夫稳定性定理证明估计误差系统的渐近稳定性.最后以5车网联车队系统仿真验证所提算法的有效性.

智能车辆转向姿态鲁棒滚动时域估计

考虑具有不确定噪声的智能车辆转向系统,提出一种转向姿态鲁棒滚动时域估计算法。首先,结合滚动时域估计原理和博弈论相关知识,设计了具有处理约束与不确定噪声能力的鲁棒估计器;其次,应用块概念设计鲁棒滚动时域估计算法的扰动块结构,压缩滚动时域估计问题中扰动的优化变量个数,从而减少估计器的在线计算量,并应用李雅普诺夫稳定性定理证明了估计误差系统的渐近稳定性;最后,以四阶智能车辆转向系统为对象,仿真验证了所提算法的有效性。

基于扰动块的柔性臂分布式滚动时域估计

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量,从而降低了算法的计算量,实现快速性.通过分析算法在最大分块长度下的可行性与收敛性,建立了保证算法的优化问题存在等价解的假设条件,并将结果推广到了过程扰动任意分块的情况.仿真结果表明:与不加扰动块的算法相比,所提算法能在不影响估计误差的前提下有效缩短计算时间.