基于优化功率跟随控制的E-REV能量管理策略研究

基于功率跟随控制的增程式电动汽车能量管理策略具有减缓电池寿命衰减与提高车辆NVH性能等优势,但存在阈值参数依赖性强、增程器启停频繁等问题,为此提出了一种基于优化功率跟随控制的E-REV能量管理策略。依据车速、SOC状态与驾驶员的加速踏板力度等信息特征,制定基于功率跟随控制的能量管理策略。在此基础上,针对固定规则参数的局限性,以车辆行驶总成本与SOC变化梯度为目标函数,结合灰狼优化算法对增程器启停功率阈值参数进行优化,减少发动机频繁启停现象。运用Matlab/Simulink搭建控制策略模型,并联合基于Simcenter/AMESIM搭建的整车物理模型进行仿真试验,结果表明:CHTC-LT循环工况下,优化功率跟随控制策略与功率跟随控制策略相比,SOC最大波动值降低了28%,增程器启停次数减少了28.5%,整车燃油经济性提升了6.89%。

基于领航-跟随法的多机器人编队控制

编队控制是多机器人系统研究的核心问题之一,具有广泛的研究价值。针对编队问题,通过对轮式差分驱动机器人运动模型进行分析,并设计相应的控制器。在传统的领航-跟随模型上,引入“虚拟机器人”,将跟随者机器人对领航者机器人的轨迹跟踪转换为跟随者对“虚拟领航者”的轨迹跟踪。首先,预设定实际领航者机器人的行进路径,由实际领航者引导运动方向的运动轨迹被视为主轨迹,虚拟机器人通过数据产生参考点从而生成参考轨迹,跟随者机器人通过对参考轨迹的跟踪与“虚拟领航者”构成轨迹误差跟踪系统。然后通过Lyapunov的控制理论验证控制器的理论可行性,最后在MATLAB/Simulink仿真平台进行实验,通过改变控制参数来使机器人形成相应的期望队形,在较短的时间内,跟随机器人对参考轨迹的跟踪误差趋向于0且速度收敛,验证了编队系统的可行性。

基于深度测距的移动机器人自适应跟随

为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。

基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统设计

移动机器人在跟随运动目标时,容易受到周围环境的影响,导致目标识别准确性降低,从而影响自动跟随控制效果;为此,设计了基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统;系统框架设计为感知层、处理和控制层以及执行层;利用感知层中的视觉传感器、超声波传感器、MEMS传感器,采集信息并传输到处理和控制层,单片机处理器运行两个程序,前一个程序利用深度学习中的残差学习网络、深度卷积网络、长短期记忆神经网络进行图像处理和目标识别,后一个程序结合超声波传感器测距信息计算目标坐标;PLC微控制器承载控制程序,结合MEMS传感器采集到的角度信息,基于PID设计双环控制器,在其控制下实现移动机器人目标自动跟随控制;实验结果表明,所设计系统仅在昏暗环境下误识别一个图像,目标识别功能较强,在不同环境下控制角度跟随平均误差和跟随距离平均误差始终在1.22°和0.074 m以下,具有较高的抗环境干扰能力。

搅拌摩擦焊接机床轨迹时间优化及其拐点切向跟随方法研究

为了解决搅拌摩擦焊接机床在加工过程中路径变化较剧烈部位存在机械振动和路径偏移问题,考虑运动学的约束,使之以指定的进给速度加工高质量无飞边焊接件,通过对搅拌摩擦焊接机床机电系统架构进行分析,以实现焊接过程的多轴联动关系;并以此为基础,研究搅拌头倾角变化对焊接精度影响规律,给出拐点切向跟随运动的控制方法;最后,对基于粒子群算法(PSO)高阶插值函数轨迹规划器进行了研究,以实现多轴系统的协调运动控制。利用MATLAB软件做了仿真实验,并将其运用于搅拌摩擦焊接机床的焊接实验中,研究表明:应用该优化控制方法,在确保最终轨迹的同时,明显提高了搅拌摩擦焊接机床的加工效率,搅拌头末端的稳定性。

领先企业创新投入对跟随企业创新投入的挤出效应

本文使用2013—2020年制造业上市公司数据,采用面板固定效应模型,从行业层面分析了市场中处于领先地位企业的创新投入对跟随企业创新投入的挤出效应,并探讨了行业竞争程度和行业管制对上述效应的调节作用。结果显示:行业内领先企业创新投入对跟随企业的创新投入具有挤出效应;行业竞争程度负向调节领先企业创新投入对跟随企业创新投入的挤出效应,即在竞争程度较高的行业,该挤出效应会被削弱;在政府管制程度较低的行业中领先企业创新投入对跟随企业创新投入的挤出效应较强,在政府管制程度较高的行业中该挤出效应则较弱。

民用航空器维修跟随机器人控制算法研究

民用航空器维修跟随机器人控制算法基于ROS(Robot Operating System)系统开发,利用PDOA(Phase-Difference-of-Arrival)技术和差速四轮车底盘联合控制机器人,使机器人可以辅助航空器维修人员进行轮档、工具、设备、航材等物品的搬运,减轻人员负担,减少人为差错,提高工作效率,降低运营成本。采用该系统控制的机器人在安全性、可靠性、机动性等方面具有显著的优势,旨在提高民用航空器维修的效率,保障航空器持续适航安全。

基于PreScan/CarSim/Simulink/ROS的路径跟随控制仿真

路径跟随可控制AGV沿着参考轨迹行驶,提高行驶过程中的可行性和稳定性,是智能驾驶核心技术之一。文章主要研究使用Prescan、Carsim、Simulink和ROS系统搭建AGV路径跟随控制模型,运用基于几何模型的Stanley算法来实现路径跟随的联合仿真测试。最后使用树莓派搭建硬件在环的仿真模型,联合仿真验证了Stanley算法的可行性,该方法可快速验证和部署基于ROS系统的路径跟随控制方法,为后续研究奠定技术基础。

基于领航-跟随法和人工势场法的巡检机器人编队

机器人编队技术正不断发展并逐步投入应用,为了提升巡检机器人的工作效率,提出了一种基于领航-跟随法和人工势场法的编队控制方法,保留了两方法的优点,使机器人编队在躲避障碍物的同时尽可能保持队形,通过施加随机扰动的方法改善人工势场法中容易出现的局部最小值问题。实验结果表明,提出的方法完成任务消耗的时间相较于领航-跟随法和基于行为法分别下降了28.5%和41.4%,在执行特定任务如协同围捕和依次排开时采用该方法的编队也能优秀完成。通过ROS(robot operating system)平台进行模拟环境仿真,进一步验证了方法的可行性。

地形跟随飞行能量协调在线轨迹规划与跟踪

针对定速地形跟随飞行全局离线规划方案数据存储量大、机动飞行油耗大等问题,提出基于级联模型预测控制(cascaded model predictive control,CMPC)的能量协调在线轨迹规划与跟踪方案。首先,利用飞行器纵向质点运动学模型设计模型预测控制(model predictive control,MPC)在线轨迹规划器。从能量分配原理出发确定速度变化规律,对于飞行时总能量不变而导致能量分配不合理的情况,引入虚拟控制量实现总能量动态调节,完成能量协调策略设计。其次,引入地形粗糙度概念描述地形起伏程度,基于此提出规划器自适应时域方案,对于不同地形实现预测时域动态调节。结合MPC轨迹跟踪控制器,并利用真实地形数据进行仿真实验。实验结果表明,所提方案可在与全局离线规划方案航迹差异不大的前提下,实现在线轨迹规划,显著降低油耗,提高航程极限,完成复杂地形的机动飞行任务。

地形跟随中航迹跟踪模型预测控制方案设计

针对地形跟随飞行中的航迹跟踪问题,设计了航迹跟踪模型预测控制器,并讨论了模型预测控制中时域参数切换的自适应方案设计。首先,结合被控对象的特点,设计了用于实现全局稳定跟踪参考航迹的模型预测航迹控制器,并对控制器展开了稳定性分析。然后,充分发挥模型预测控制的预测能力,进行了航迹跟踪方法和综合误差评价策略设计。同时,通过分析不同航迹段的跟踪需求,设计了自适应调整模型预测控制中时域参数的优化方案。仿真验证结果表明,自适应方案相比固定时域方案航迹跟踪精度更高、飞行颠簸小、稳定性好,预设的评价指标函数能有效评估跟踪性能。

基于电压跟随的线路合并单元同步性检验技术

合并单元采集传输数据信息的准确性决定智能变电站保护能否可靠动作,进而影响系统的安全运行。文中针对母线合并单元在线运行下校验线路合并单元的要求,提出基于电压跟随的线路合并单元同步性检验技术。通过设计同相跟随器生成幅值可调的电流信号,并经功率放大为电流校验提供测量信号,将测量反馈作为电流校验基准;同时,利用Prony算法计算电压互感器的母线电压二次幅值与相位,将其作为电压校验基准。为验证同步性检验技术的可行性,设计了基于RTDS的实验室检验平台测试,结果表明该技术大幅缩减了合并单元同步性检验调试流程,证明了该方案的合理性。

基于PPO的球形机器人目标跟随研究

球形机器人由于其优异的运动性能、出色的地形适应能力和防侧翻的特性,被广泛应用于水下探测、岸滩巡检等需要适应复杂环境的场景。然而球形机器人系统模型具有欠驱动、非线性的特点,运动控制问题复杂,在复杂应用环境下难以可靠跟随目标。为此,提出了一种基于近端策略优化(PPO)算法的球形机器人目标跟随方法。该方法基于深度强化学习理论,在球形机器人动力学模型的基础上,设计了简单高效的动作空间和表征完善的状态空间。并且为提高目标跟随方法的鲁棒性,该方法在奖励函数中引入人工势场,以使目标始终保持在机器人视野中心。仿真结果表明,所提方法能够满足既定场景的跟随需求,球形机器人使用该方法可以对随机运动目标进行可靠跟随。

基于行人轨迹数据的城市轨道交通车站单向通道行人跟随行为特性研究

[目的]提升乘客服务水平、保障安全是城市轨道交通车站设施布局及运营管理的核心,车站设施的科学设计需研究行人跟随行为的基本特性及其规律。[方法]结合行人轨迹提出行人跟随行为描述模型及其表征参数,设计可控试验模拟城市轨道交通车站单向通道行人跟随行为,采集视频数据提取行人跟随轨迹,深入分析跟随行为发生时行人跟随速度差、跟随时距、横纵向间距等表征参数的特征和规律,研究行人密度、通道宽度、性别和熟悉环境四个因素对单向通道行人跟随行为特性的影响。[结果及结论]行人流密度越低,平均跟随速度差与平均跟随时距均越小;通道宽度对跟随行为表征参数无显著影响;异性间跟随比同性间跟随的表征参数值均较大;不熟悉环境者相对熟悉环境者表征参数值离散程度较大。

明渠湍流结构对粒子运动跟随性影响综述

近年来大量学者通过室内试验、现场观测以及数值模拟等方法对明渠湍流中粒子的运动规律进行了深入细致的研究,逐步揭示了明渠湍流中粒子运动复杂性的本质和规律,并将成果应用于河流泥沙输移、河流地貌演变以及生态环境保护等多个领域。鉴于明渠湍流具有明显的分区效应,其湍流流速分布、分区结构组成以及相干结构分布特性等对水中粒子的运动过程均会产生显著影响,对水中粒子在明渠湍流结构中的整体运动规律、湍流结构内区以及外区的运动过程进行了总结;重点阐述了近壁区粒子运动规律的反常现象和原因,以及湍流结构中粒径、密度和Stokes数这3个影响粒子运动过程的主要因素。研究成果可为泥沙运动以及生态保护等研究及应用提供参考。

基于领航者跟随者的群系统保性能编队控制

针对群系统编队跟踪控制问题,提出了一种切换拓扑下保性能的优化控制方法。建立了基于领航跟随结构的编队跟踪控制问题的数学描述,引入分布式性能指标描述群系统编队调节性能。利用一致性理论设计了基于领航跟随结构的编队控制协议。借助李雅普诺夫方法分析系统的闭环稳定性,给出保性能上界的数学表达形式。利用数值仿真验证了所提控制方法的有效性,群系统可在性能上界下实现编队跟踪控制,且在编队跟踪速度和消耗性能方面优于已有文献。

面向无人机目标的检测与实时跟随

随着无人机在各个领域的应用越来越广泛,目前对于无人机的管制需求也逐步上升,同时由于无人机平台算力、能源有限,有效的检测与跟随算法显得尤为重要。基于深度学习的方法对于目标检测十分有效,但其直接应用于空中目标跟随这一任务还存在稳定性与安全性不足以及目标阴影的干扰这些问题。针对目标检测时阴影干扰问题,提出了基于HSV色彩空间的阴影识别算法,能够对检测对象阴影区域进行分割识别,从而排除阴影对目标检测的干扰;为了得到了更精准的目标无人机三维位置,设计了二次定位算法,将纯检测框中心点与目标无人机结构上相对固定中心点进行了加权融合,减少了目标框大小浮动对目标位置估计的影响;在避障策略中融合了无人机相关约束以此避免了无人机跟随时的过度震荡,并利用动态环境下的自定位算法对追踪无人机的控制结果进行检测与实时修正,提升整个动态跟随过程中的鲁棒性。所提算法经虚幻4平台下的仿真与实物实验中得到验证,能够将无人机跟随任务的跟随精度控制在0.1 m级。

悬浮斩波器的自抗扰电流跟随控制研究

随着磁浮列车的高速发展,其悬浮系统对电流环响应速度与精度的要求日渐提高,为此提出将自抗扰控制ADRC(active disturbance rejection control)技术用于悬浮斩波器的控制中。首先阐述磁浮列车悬浮系统与斩波器的数学模型;然后介绍自抗扰控制器的基本结构与工作原理,并设计悬浮斩波器中自抗扰电流跟随模型;最后通过改变斩波器模型的参数和施加外部扰动进行系统仿真,并与传统比例积分PI(proportional-integral)控制进行对比。结果表明,自抗扰控制对悬浮斩波器具有良好的电流跟随效果,对外部扰动及对象模型参数的变化具有良好的抗干扰性和鲁棒性,且自抗扰控制算法降低了数学模型的依赖性,为悬浮斩波器的控制提供了优化方案。

铅门跟随技术在食管癌调强放疗中的应用研究

目的比较食管癌静态调强和动态调强放疗中两种不同铅门模式的剂量学差异。方法随机选择25例食管癌放疗患者,分别以铅门跟随模式设计静态和动态调强放疗计划,基于相同的通量按固定铅门模式重新计算剂量。剂量体积直方图(DVH)和特定的剂量参数用于评估靶区和正常组织受照剂量,电子射野成像系统(PD)用于测量两种不同铅门模式的计划的二维剂量分布。结果无论是静态调强还是动态调强计划,铅门跟随和固定铅门模式在靶区上无明显的剂量学差异,但铅门跟随技术降低了肺和心脏的受照剂量,尤其是在动态调强计划中,其中肺和心脏的V5 Gy,V10 Gy,V20 Gy,V30 Gy,V40 Gy和平均剂量分别降低了3.22%,1.48%,1.18%,2.12%,0.74%,1.78%,和0.67%,0.90%,2.65%,2.23%,1.43%,1.22%。按3 mm/3%和2 mm/2%标准,固定铅门模式和铅门跟随模式在静态调强计划伽马通过率分别是(98.19±1.17)%、(93.33±3.45)%和(98.56±0.64)%、(94.30±2.44)%;在动态调强计划中分别为(98.36±0.84)%、(91.77±2.83)%和(98.62±0.71)%、(93.31±2.35)%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论铅门跟随模式的调强计划具有临床优势,应推广使用。

特定场景下的电动轮椅自主跟随与避障系统

面向老年和残障人群出行需求,本文在自主研发的轮椅基础上,提出了一种具有补偿机制的电动轮椅自主跟随与避障双层结构控制系统。外层采用最小二乘优化的三边定位算法实现定位。当跟随信号消失后,引入补偿目标点,实现对电动轮椅跟随速度大小的控制。内层利用模糊控制算法实现多传感器信息融合,有效解决了电动轮椅跟随与避障过程中的方向控制问题。基于开发的电动轮椅控制器完成了多种跟随和避障测试实验。实验结果表明:在跟随速度1.3 m/s,跟随距离2~2.5 m的基础上,电动轮椅能够实现平滑地速度控制并跟随目标。在最大1.6 m/s行驶速度下,电动轮椅能够对可能发生碰撞的移动障碍物实现急停,安全距离大于0.2 m,保证了在移动跟随中的安全性要求。