用于汽车纵向运动控制的传动系统模型简化与分析

针对汽车纵向运动控制系统特点,采用线性化方法对比分析传动系统各部件对系统传递性的影响,总结出适合汽车纵向运动控制的简化数学模型。并基于简化模型,应用灵敏度理论分析了系统传递特性对模型中各参数的敏感性。

超空泡航行体纵向运动控制的水洞实验

针对在理想环境下设计的超空泡航行体控制器不能满足实际条件下的控制要求的问题,本文提出了一种基于水洞试验的超空泡航行体纵向运动控制器的等效设计的方法。通过对空化器可控的超空泡航行体的缩比模型的水洞实验,获取了空化器在运动时的空化数和空泡形态数据,以此为基础对超空泡航行体的纵向运动模型进行修正,并采用LPV反演算法设计了控制器,采用仿真实验检验控制效果。结果表明,采用水洞试验数据进行控制器设计,能够更加贴近实际运动环境,为实现超空泡航行体在真实环境中的控制提供了有力的依据。

基于变结构控制理论的反鱼雷鱼雷纵向运动控制建模与仿真

研究了变结构控制技术在反鱼雷鱼雷(ATT)纵向运动控制中的应用,建立了鱼雷航行纵向运动数学模型与变结构控制模型。仿真分析可知,该控制系统具有很好的动态特性,对模型参数具有高鲁棒性、系统稳定性及很强的抗干扰能力。研究结果表明,采用变结构控制方法能解决反鱼雷鱼雷纵向运动控制中存在的参数不确定和抗干扰问题。

智能无人车纵向运动控制方法研究

为解决智能无人车对期望车速的跟踪问题,本文针对无人车的纵向运动控制系统进行了研究,分别设计了驱动控制器、制动控制器以及两者间的切换逻辑。其中,驱动控制采用单神经元PSD控制策略,制动控制则采用增量式PID控制策略。最后,通过Carsim/Simulink联合仿真对设计的纵向运动控制系统进行测试。结果表明,设计的纵向运动控制系统能够有效跟踪期望车速,且将误差保持在较小范围内。

车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法

针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据集对算法求解器进行了运行试验。结果表明:通过对优化变量进行线性变换求得最小李普希茨常数,或通过自适应搜索确定该常数的合理值,可以加速求解器收敛;采用热起动技术和合理地设置停止准则也可以显著改进求解器性能。设计的求解器可以有效地解决车辆自动驾驶纵向运动MPC的实现问题。

智能汽车横纵向运动控制方法综述

在我国随着人民生活水平的提高,车辆保有量也在呈倍速增长,进而引起了大量的交通安全问题,其中由驾驶员操作不当引起的交通事故约占所有交通事故的75%。而汽车的智能化发展可以很好地解决此类交通安全问题。智能汽车的核心技术主要包括环境感知、行为决策及运动控制三方面。其中运动控制作为智能汽车核心技术之一,有着重要的研究意义。智能汽车的运动控制包括横向控制和纵向控制两部分,对汽车横、纵向运动控制中的多种方法进行了分析介绍,包括模型预测控制、模糊逻辑控制、神经网络的自适应滑膜控制、直接式控制和分层式控制;同时介绍了横纵向耦合实现运动控制的重要性,并分析了其研究现状;最后,对智能汽车运动控制的后续发展方向进行了展望,有助于智能汽车运动控制的进一步优化发展。

鱼雷纵向运动的非线性自适应滑模控制

将具有理想鲁棒性的滑模控制与自适应控制结合起来,综合两者的优点,设计出鱼雷纵向运动的自适应滑模控制器,同时提出了改进自适应律的二种方法,即在切换函数中引入死区特性,以及在自适应律中加入修正项使得参数估计收敛于合理范围。仿真结果表明,该控制器可以精确快速地跟踪俯仰角指令实现深度控制,并且对参数不确定性和未建模动态都具有良好的鲁棒性。

远程AUV近水面运动纵向模糊滑模控制

针对自主水下航行器(AUV)近水面航行过程中波浪扰动的问题,研究了模糊滑模控制在AUV近水面纵向运动控制中的应用。在AUV六自由度非线性模型的基础上进行合理的近似和简化,建立了线性化纵向运动方程。根据随机长峰波理论和波浪谱密度函数对AUV受到的波浪力和力矩进行了数值计算和仿真。基于滑模控制方法设计了AUV纵向运动控制器,对1阶波浪力扰动下的深度控制性能进行了分析,并通过在滑模控制器的基础上引入模糊逻辑解决1阶波频扰动引起的控制输入高频抖动问题。近水面深度控制计算机仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器在保持良好的控制性能的基础上能够达到减弱舵角高频抖动的目的。

基于模型预测控制的车辆纵向控制研究

针对提高车辆对纵向速度的跟踪精度,提出了一种智能车辆速度跟踪控制方法。采用直接式控制结构对车辆纵向控制器进行设计,建立车辆的纵向动力学模型和车辆纵向速度跟踪模型,为了满足车辆行驶的平稳性和乘车人的舒适性,对加速度进行了约束,将模型预测控制(MPC)问题转换为二次规划问题求解,基于MPC算法,设计纵向运动控制器,并在CarSim和Matlab/Simulink搭建联合仿真平台,对所选取的工况进行仿真验证,结果表明提出的控制策略能够很好的实现车速跟踪,且能够保证乘车人的舒适性。

基于自适应LQR的智能汽车横纵向控制

针对自动驾驶横纵向控制换道问题,并考虑到车辆转向不足,提出了一种带有前馈控制的自适应线性二次型调节器(LQR)控制算法。首先,通过油门刹车表的制作搭建了纵向双比例-积分-微分(PID)控制器,然后,基于路径跟踪误差的车辆二自由度动力学模型设计了LQR横向控制器,并使用前馈反馈的方法给予车辆一个额外的转角,消除了稳态误差。再分析LQR控制器参数并考虑车辆稳定性和乘坐舒适性二项关键评价指标,提出了一种考虑路径曲率和路径跟踪误差的权重参数计算方法,从而保证了车辆轨迹跟踪误差在一定范围内。最后,通过MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真验证所设计的自适应LQR控制器。结果表明,该控制器可以较精确地跟踪该换道路径,最大横向误差为0.027 m,最大航向误差为0.041 rad。

基于输出反馈的鲁棒控制器优化设计及仿真

传统的控制系统,利用极点配置后所剩余的自由度来增强系统的鲁棒性,但解析算法复杂,在实际工程中难以应用。为优化算法,提高极点配置精度,提出了一种能满足工程实际要求的利用输出反馈来配置系统特征值和实现系统鲁棒性能最优的逼近算法。方法通过选定一种反应极点配置精度和表征系统鲁棒性的目标函数,利用最优化中的Powell算法,在实现期望特征值的近似任意配置的同时,提高了系统的鲁棒性能。方法具有易于实现和适用面广等特性。并以水翼艇纵向运动控制系统为例进行了仿真,取得了令人满意的结果。

基于BP神经网络的穿浪双体船姿态自适应PID控制

穿浪双体船能够在一般高速船无法航行的海况中正常执行任务,减小其纵向运动能够更好地提高性能。论文建立了带有T型水翼的穿浪双体船纵向运动控制模型,根据控制模型的特点,针对纵摇和垂荡两个通道设计了PID控制器。基于此,利用BP神经网络,对PID控制参数进行在线整定,建立了参数自适应的PID控制器,并针对两种控制器的控制效果进行了仿真。仿真结果表明,基于BP神经网络的参数自适应能够克服传统PID控制的缺陷,减摇控制效果更好。

输出反馈控制器设计的新方法-最优逼近法

与状态反馈相比,利用输出反馈进行系统设计无需状态重构,故控制结构简单,在工程上更易于实现。但输出反馈的缺点是不能任意配置系统的特征值。在满足某些条件的情况下可以实现近似配置,但其解析算法又过于繁琐。针对线性系统的输出反馈极点配置的解析算法过于繁琐的特点,提出了一种能满足工程实际要求的利用输出反馈控制的特征值最优逼近算法。该方法通过选定一种反映极点配置精度的目标函数,利用最优化中的算法,实现期望特征值的近似任意配置。该方法具有易于实现和适用面广等特性。并以水翼艇纵向运动控制系统为例进行了仿真,取得了令人满意的结果。

铁路悬索桥车致纵向运动混合阻尼减振研究

针对铁路悬索桥在列车过桥时梁端纵向运动响应控制问题,提出了一种创新的混合阻尼减振方案,采用多种类型的阻尼器控制梁端位移,以满足不同的减振需求.以某在建大跨铁路悬索桥为工程背景,建立了空间桁架精细模型和等效单梁简化模型,系统研究了混合阻尼减振方案不同阻尼器参数对减振效果的影响.该方案将低指数黏滞阻尼器纵向安装于桥塔与加劲梁之间,同时在桥台与加劲梁之间纵向安装电涡流阻尼器.鉴于桥台结构的特殊性,电涡流阻尼器被设计为仅能承受压力的装置,并通过样机试验进行了验证.为了进一步提升减振性能,电涡流阻尼器还配备了摩擦耗能元件.该混合阻尼减振方案能够有效控制列车过桥时梁端的纵向运动响应,显著提高桥梁结构的安全性和耐久性,在类似工程中具有重要的参考价值和借鉴意义.

智能电动汽车线控制动关键技术与研究进展

智能电动汽车要求制动系统能够实现主动制动和制动能量回收等功能,传统制动系统不能满足上述需求。线控制动系统具有结构紧凑、响应迅速、控制精确、兼容性强等优势,是实现自动驾驶的理想执行机构,已成为当前的研究热点。为系统、及时地掌握该领域的发展态势,综述智能电动汽车线控制动系统的关键技术与研究进展。介绍线控制动系统的类型及其特点,明确线控制动系统结构方案的发展趋势和研究重点,归纳线控制动系统的典型产品及其特性,提出智能电动汽车线控制动系统的总体控制架构。在此基础上,对线控制动系统的测试与建模、动力缸压力控制、轮缸压力控制、轮缸压力估算、电磁阀控制、夹紧力控制、踏板感模拟控制、传感器故障诊断和个性化控制等关键技术进行梳理。概述基于线控制动系统的制动防抱死、自适应巡航及自动紧急制动等车辆纵向运动控制方法。最后,对智能电动汽车线控制动系统研究所面临的问题及未来的发展趋势进行分析和展望。