通信拓扑切换下车辆队列分布式多目标预测控制

考虑存在通信拓扑切换的非线性车辆队列多目标编队控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(multi-objective model predictive control,Mo-MPC)策略.首先,利用邻居车辆状态信息以及与时间相关的图函数构造队列协同控制目标函数,再使用字典序优化描述分布式Mo-MPC问题.然后,采用平均终端等式约束保证各车预测终端状态的收敛性.进一步结合权值矩阵充分条件和兼容性约束,利用切换系统公共Lyapunov稳定性技术保证车辆队列闭环系统的稳定性.同时,为了抑制前车状态误差波动沿着队列传播,使用一类状态误差最大值约束保证车辆队列的L∞弦稳定性.最后,利用两组典型工况的对比仿真结果验证本文策略较传统编队控制策略在经济性能方面的提升.

基于ARM的PET瓶分离控制系统设计

针对PET透明塑料瓶瓶身外表面的印刷、划痕、色差等缺陷不宜被工作人员检测且容易被漏检的问题,设计了一种基于ARM-Cortex-M3内核的用于瓶身表面缺陷检测的控制系统。该系统通过利用PWM的捕获功能、定时器中断、线性队列等控制过程,实现倒瓶检测、检测量控制和缺陷瓶剔除等控制。通过在工厂的运行测试,该控制系统能够实现稳定的控制功能。

约束非线性车辆队列分布式多目标模型预测控制

针对具有状态和控制约束的非线性车辆队列系统多目标控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(model predictive control, MPC)策略.首先,基于前车-后车单向通信拓扑,建立网联车辆队列非线性纵向巡航模型,应用字典序算法描述分布式多目标MPC问题;然后,通过设计弦稳定与收缩约束,并结合MPC三要素条件,保证车辆队列在经济性能与协同性能最优条件下的稳定性和弦稳定性结果;最后,通过典型工况的仿真结果验证所提出策略的有效性.