汽车稳定性多控制工况设计及其切换机制研究

从人、车与路闭环系统快速实现驾驶员操纵意图角度出发,在现有汽车稳定性控制系统多采用车辆2自由度参考模型的基础上引入驾驶员施加的转向盘转动角速度参数,更为全面地描述驾驶员转向的急迫程度和车辆转向运动趋势,进而考虑当前时刻及前一状态车辆不足或过度转向趋势,针对车辆不足转向、过度转向和反向转向等典型行驶工况设计出16种单轮优选控制工况和16种多轮优选控制工况及其切换机制,实施冬夏季的实车场地试验测试。场地试验表明,提出的多控制工况及切换机制在保障车辆稳定性的前提下,提高了汽车稳定性控制系统对驾驶员行驶意图改变时车辆的快速响应性能。

循环量预测模型下石化污水脱硫罐液位控制方法

提出循环量预测模型下石化污水脱硫罐液位控制方法。在循环量预测模型下,分析影响脱硫罐液位变化的主要影响因素,在此基础上预测脱硫罐液体循环量,同时将各项影响因素作为输入变量,设计脱硫罐液位被控模型,结合循环量的变化调整脱硫罐液位,根据脱硫罐液位的波动情况,设计切换控制机制,使其能够在液位的不同状态下始终维持稳定。实验结果表明:循环量预测模型下石化污水脱硫罐液位控制方法控制响应时间快、控制精度高。

智能汽车路径跟踪混合控制策略研究

针对传统单一控制算法无法有效协调智能汽车不同转向工况下横向控制性能要求的问题,根据智能汽车在高速和低速转向工况下呈现出的系统特性差异,设计了一种基于PID控制和模型预测控制的智能汽车路径跟踪混合控制策略。该控制策略在低速模式下采用PID控制,在高速模式下则采用模型预测控制,通过车辆速度确定路径跟踪控制模式,进而设计带稳定监督的控制模式切换机制,实现了横向控制系统的平滑切换。基于Carsim和MATLAB/Simulink仿真平台对所设计的智能汽车路径跟踪混合控制策略进行了仿真验证,在此基础上,进一步完成了实车试验。仿真和实车试验结果表明,所设计的混合控制策略能够保证智能汽车不同速度下的路径跟踪性能,具有较好的跟踪精度、实时性和车辆行驶稳定性。

An adaptive switching control approach for trajectory tracking of robotic manipulators

In order to design a suitable controller which can achieve accurate trajectory tracking and a good control performance, and guarantee the stability and robustness of a robot system due to external disturbances error and internal parameter variations, an adaptive switching control strategy is proposed. The proposed scheme is designed under the condition of bounded distances and consists of an adaptive switching law and a PD controller. Based on the Lyapunov stability theory, it is proved that the proposed scheme can guarantee the tracking performance of the robotic manipulator and is adapted to varying unknown loads. Simulations are carded out on a two-link robotic manipulator, which illustrate the feasibility and validity of the proposed control scheme and the robustness for variational payloads.