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重型混合驱动车辆换挡过程主动调速控制技术
被引量:
3
1
作者
王伟达
李宏才
+2 位作者
项昌乐
韩立金
刘亚辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期1-5,24,共6页
混合驱动车辆由于具有多个动力源从而使主动调速控制难度增大。研究了减小换挡操作元件操作冲击的主动调速控制算法,提出了采用双环控制结构的主动调速控制。该算法包括两个层次的转速调节:外环的换挡制动器/离合器主、被动端速差调节...
混合驱动车辆由于具有多个动力源从而使主动调速控制难度增大。研究了减小换挡操作元件操作冲击的主动调速控制算法,提出了采用双环控制结构的主动调速控制。该算法包括两个层次的转速调节:外环的换挡制动器/离合器主、被动端速差调节采用增量式PID控制;内环的发动机、电动机、发电机部件的目标转速调节采用模糊控制。通过开发的混合驱动控制器ECU对算法进行了在线台架试验标定与验证。试验结果表明,设计的主动调速控制方法实现了调速部件的协同控制,可以保证换挡过程快速、平顺地完成,换挡时间与冲击度等指标符合系统要求。
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关键词
混合驱动车辆
主动调速
控制
换挡过程
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职称材料
基于多层MPC框架的类车机器人调速路径跟踪
2
作者
张俊娜
白国星
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1469-1478,共10页
针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predic...
针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predictive control,MPC)为基础的多层模型预测控制(Multilayer MPC,MMPC)具有对于误差来源兼容性较强的优势,但是现有系统采用速度较高时精度不佳的线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)作为底层路径跟踪控制算法,因此纵向行驶速度仍然较低.针对这些问题,结合基于MMPC的主动调速路径跟踪控制框架、精确性和实时性均较好的前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)底层路径跟踪控制算法与长时域预测精度较高的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)顶层速度决策算法,构建了新的基于MMPC框架的主动调速路径跟踪控制系统.通过MATLAB和CarSim联合仿真对提出的MMPC系统进行了测试.提出的MMPC系统可以在平均行驶速度较高时实现较高精度的路径跟踪,在平均行驶速度为4.2859 m·s^(-1)时,位移误差的最大幅值为0.1838 m,航向误差的最大幅值为0.1350 rad.在纵向速度较高时,提出的MMPC相比恒速的FMPC、NMPC系统和已有的MMPC系统精度更高,在相同工况下,FMPC系统误差发散,提出的MMPC系统可以相对已有的NMPC和MMPC系统将位移误差最大幅值减小46.29%和62.22%.在能够保障较高精度时,提出的MMPC系统的平均行驶速度较高,相比已有的FMPC和MMPC系统,可以将平均行驶速度提高43.06%和317.48%,与NMPC系统指标接近.
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关键词
类车机器人
路径跟踪
主动调速
预测控制
多层控制
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职称材料
题名
重型混合驱动车辆换挡过程主动调速控制技术
被引量:
3
1
作者
王伟达
李宏才
项昌乐
韩立金
刘亚辉
机构
北京理工大学车辆传动国家重点实验室
清华大学汽车工程系
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期1-5,24,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50905018)
文摘
混合驱动车辆由于具有多个动力源从而使主动调速控制难度增大。研究了减小换挡操作元件操作冲击的主动调速控制算法,提出了采用双环控制结构的主动调速控制。该算法包括两个层次的转速调节:外环的换挡制动器/离合器主、被动端速差调节采用增量式PID控制;内环的发动机、电动机、发电机部件的目标转速调节采用模糊控制。通过开发的混合驱动控制器ECU对算法进行了在线台架试验标定与验证。试验结果表明,设计的主动调速控制方法实现了调速部件的协同控制,可以保证换挡过程快速、平顺地完成,换挡时间与冲击度等指标符合系统要求。
关键词
混合驱动车辆
主动调速
控制
换挡过程
Keywords
Parallel and series hybrid electric vehicle
Active speed-tuning control
Gearshift
分类号
U463.212 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于多层MPC框架的类车机器人调速路径跟踪
2
作者
张俊娜
白国星
机构
山西机电职业技术学院
北京科技大学机械工程学院
唐山冀东装备工程股份有限公司
出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1469-1478,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3806603)
中国博士后科学基金资助项目(2022M710354)。
文摘
针对类车机器人路径跟踪控制的研究工作尚未考虑主动调速与路径跟踪之间的关联,现有控制系统为了保证较高的路径跟踪控制精度只能将纵向速度设置为较低值.同时,在其他移动装备的主动调速路径跟踪控制策略中,以模型预测控制(Model predictive control,MPC)为基础的多层模型预测控制(Multilayer MPC,MMPC)具有对于误差来源兼容性较强的优势,但是现有系统采用速度较高时精度不佳的线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)作为底层路径跟踪控制算法,因此纵向行驶速度仍然较低.针对这些问题,结合基于MMPC的主动调速路径跟踪控制框架、精确性和实时性均较好的前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)底层路径跟踪控制算法与长时域预测精度较高的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)顶层速度决策算法,构建了新的基于MMPC框架的主动调速路径跟踪控制系统.通过MATLAB和CarSim联合仿真对提出的MMPC系统进行了测试.提出的MMPC系统可以在平均行驶速度较高时实现较高精度的路径跟踪,在平均行驶速度为4.2859 m·s^(-1)时,位移误差的最大幅值为0.1838 m,航向误差的最大幅值为0.1350 rad.在纵向速度较高时,提出的MMPC相比恒速的FMPC、NMPC系统和已有的MMPC系统精度更高,在相同工况下,FMPC系统误差发散,提出的MMPC系统可以相对已有的NMPC和MMPC系统将位移误差最大幅值减小46.29%和62.22%.在能够保障较高精度时,提出的MMPC系统的平均行驶速度较高,相比已有的FMPC和MMPC系统,可以将平均行驶速度提高43.06%和317.48%,与NMPC系统指标接近.
关键词
类车机器人
路径跟踪
主动调速
预测控制
多层控制
Keywords
car-like robots
path tracking
active speed adjustment
predictive control
multilayer control
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
重型混合驱动车辆换挡过程主动调速控制技术
王伟达
李宏才
项昌乐
韩立金
刘亚辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
下载PDF
职称材料
2
基于多层MPC框架的类车机器人调速路径跟踪
张俊娜
白国星
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
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