潮汐拥堵条件下的连续交叉口自适应控制策略研究

引言 随着城市化进程的不断加快,经济发展的迫切需求逐步刺激着交通需求量的不断增长,跨境交通及跨区域交通逐步成为交通的主要组成,也为城市交通管理带来新的挑战。特别是在贯穿各区、城市与城市之间的主干道上,稳定增长的交通流,对区域内的交通需求组成产生巨大的影响,给面临跨境跨区的城市主干道通行造成巨大通行压力。因此,跨境跨区的主干道交通组织特征分析、交通需求调配成为现阶段交通管理面临的重大课题。

惯量阻尼自适应虚拟直流发电机控制策略

直流微网无需考虑频率、相位等因素,拓扑结构简单且易于控制,但基于大量电力电子变换器接口的直流微网惯性较低,严重时会影响微网的安全稳定运行。针对此问题,文中通过分析扰动时电压波动各阶段系统对惯性的需求,以及惯量阻尼参数对系统惯性的影响,提出了一种附加动态调节系数的惯量阻尼自适应控制策略,可以根据电压变化率与电压偏差灵活调节系统惯性,减小功率波动对母线电压的影响。建立了系统小信号模型,利用阻抗比判据分析了惯量阻尼参数的小信号稳定性。最后利用PSCAD/EMTDC仿真软件建立了直流微网仿真模型进行分析,验证了控制策略的有效性。

液压四足机器人油源流量自适应控制研究

在保证机器人正常运行的前提下,为了控制方便,通常液压四足机器人的油源采用恒压恒流的供能方式,这将会导致机器人驱动功率远低于油源提供的功率,造成了严重的能源浪费。为了减小能量损失,提出变流量动态供油策略。介绍油源的变流量控制基本原理,通过负载预测得到各个液压缸速度大小,再结合阀控缸的数学模型推算出单腿在运动过程中实时供油流量需求,并建立仿真模型与机器人样机实验验证流量自适应控制的有效性。实验结果表明:利用油源流量自适应控制策略,液压四足机器人的节能效率相比恒流量供能系统提高了56.51%。

基于多策略免疫遗传算法的无人艇航向自适应控制

针对无人艇在真实水面环境下的航向跟踪控制问题,提出一种基于多策略融合改进免疫遗传算法(MSFI⁃GA)的无人艇航向自适应控制方法。首先,建立无人艇的二阶非线性运动模型和环境风浪流干扰模型。其次,提出一种基于多策略融合改进的免疫遗传算法,通过引入混沌初始化、向量角相似度及自适应差分接种等策略,改善基本算法收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;在此基础上,设计基于MSFIGA的无人艇航向自适应控制器及性能评价函数,以实现对无人艇控制参数的自适应优化。最后,通过对比仿真试验和在线仿真试验验证该方法的优越性和实用性。

虚拟同步发电机转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略

虚拟同步发电机(VSG)控制将同步电机的转动惯量和阻尼系数引入到逆变器的控制中,改善了系统频率响应特性,增强了微电网抗干扰的能力,但是牺牲了一定的动态调节性能。在此基础上,提出了一种VSG转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略。建立VSG的数学模型,分析各参数对系统输出特性的影响;在VSG控制的基础上引入转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略,并给出相应参数变化情况下的稳定性分析;通过MATLAB/Simulink仿真对比定参数VSG控制与转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略的控制效果,验证了所提控制策略的可行性和有效性。

基于试验知识的ABS自适应控制策略研究与验证

文中根据大量道路试验获得的知识,在普遍采用的逻辑门限值控制方法的基础上提出了一种能够对不同路面和制动工况具有广泛自适应能力的ABS控制策略。该策略能够根据路面状况对主要控制门限进行自适应调整,并能准确估算参考车速。大量的匹配和实车道路试验表明,基于试验知识的ABS自适应控制策略能够提升控制效果并减少ABS在新车型上的匹配时间。开发完成的液压ABS性能和可靠性满足产业化要求,已在多款SUV和皮卡车上批量装车使用。

一种新的并联混合动力客车的自适应控制策略

在自适应控制策略的基础上建立了基于工作效率的等效油耗模型。针对自适应控制策略优化过程复杂、计算量大的缺点,提出一种瞬时优化算法与逻辑门限判断相结合的新的自适应控制策略,并利用Matlab/Simulink/Advisor仿真平台进行了建模仿真研究。仿真结果表明,这种控制策略在仿真时间缩短且保持电池SOC状态稳定的情况下,有效地改善了混合动力客车的燃油经济性和排放性。

光伏微网中虚拟同步发电机参数自适应控制策略

当太阳能大规模接入光伏微电网时,系统的惯性将会随之减少,从而导致系统在遭到扰动后可能会出现严重的频率振荡问题。针对该问题,提出了一种新的虚拟同步发电机控制策略,可有效增强系统惯性。该策略通过构建虚拟惯量和阻尼与频率偏移量间的自适应关系,使得系统可根据其暂态过程中不同阶段的系统特性来自由配置虚拟惯量和阻尼系数。相较于传统控制策略,该控制策略可使得系统在相同负荷扰动下受到的冲击减小,从而减小了系统在振荡过程中的超调量和振荡时间,有效提高了光伏系统的动态稳定性。其次,该文对系统关键参数的选取范围进行了详细分析,并利用根轨迹法确定各个参数的最优值。最后利用Mtalab/Simulink仿真工具,通过与传统控制策略相对比验证了文中新的虚拟同步发电机控制策略的有效性和优越性。

一种神经网络自适应控制策略

针对未知非线性不确定系统 ,提出了一种新的基于神经网络的自适应控制策略 ,该方法只需辨识对象的正向模型 ,将神经网络与优化方法相结合 ,对控制量进行优化迭代求解 ,使被控对象的输出能较好地跟踪期望输出 ,并且分别针对单输入 -单输出系统和多输入 -多输出系统进行了控制算法的推导 ,其中的优化方法分别采用梯度法和高斯 -牛顿法·仿真结果表明 ,该算法能精确跟踪设定输出 ,超调量小 ,响应速度快 ,无稳态误差 。

并联混合动力汽车自适应控制策略

提出了以电池电量平衡为目标的基于行驶循环识别的并联混合动力汽车自适应控制策略。其核心是一个负责发动机和电机之间转矩分配的两参数模糊控制单元。自适应调整模块由行驶循环识别和参数调整两部分组成,后者的目标是维持混合动力汽车在行驶过程中的电量平衡。这样,既可使电池尽可能保持在高效率区间内工作,又能合理控制电池的充放电,提高整车燃油经济性。仿真结果表明,对于多数行驶循环,该控制策略能够明显地提高混合动力汽车的燃油经济性。

一种功率传感型内圆磨削加工的自适应控制策略

提出了一种功率传感型内圆磨削加工的自适应控制策略。该策略由无空程磨削控制策略、恒功率磨削模糊控制策略、砂轮状态监控控制策略三部分组成。其中着重论述了恒功率模糊控制策略。

直流微网双向DC/DC变换器虚拟惯量和阻尼系数自适应控制策略

在高新能源渗透率下的直流微网系统中,电力电子器件比例不断提高,导致系统存在低惯性问题,降低系统运行稳定性。为此提出了一种改进的虚拟惯量和阻尼系数自适应控制策略。该方法通过类比交流系统逆变器的虚拟直流发电机控制,分析直流微网系统在虚拟惯量和阻尼系数控制下负荷扰动量与输出电压扰动量的关系特性,将自适应控制策略引入虚拟惯量和阻尼系数。通过建立小信号模型,利用系统输出阻抗结合阻抗比判据给出虚拟惯量和阻尼系数的变化范围和边界,分析虚拟惯量和阻尼系数自适应选取下系统惯性变化及母线电压响应效果,该方法提高了直流微网系统惯性,同时改善了直流母线的动态响应。最后通过Matlab/Simulink仿真和RT-LAB半实物实验,验证了所提控制策略的有效性。

单点自适应控制策略回顾与展望

阐述了单点自适应控制策略的基本内涵,回顾了典型单点自适应控制策略的技术特点,分析了存在的主要问题.为了进一步深化单点自适应控制策略的研究,应借鉴社会公正的规则体系建立相位切换决策方法的一般设计原则,将相位结构设计视为相位切换决策方法设计的首要工作,宜遵循通行权利保证、通行机会平等、通行时间分配和弱势群体补偿4项原则,设计相位切换决策方法的优化模型和逻辑规则.

考虑模型失配的波浪发电系统功率优化LQR控制

为降低复杂海况对波浪发电系统的影响,改良目标价值函数,设计线性二次型最优控制器,约束系统运动状态同时提升波能捕获能力。通过调整权重矩阵求取最优反馈增益,获得理想q轴电流并采用空间矢量控制策略跟踪控制之,平衡系统物理约束与功率捕获关系;模型失配时根据理想模型与实际装置位移差值,基于HJI理论设计RBF鲁棒控制器,补偿系统失配运动状态与功率。仿真结果表明:在不规则激励力下,所提控制策略动态性能好、鲁棒性强,在满足系统物理约束的同时可有效提高波能捕获能力,补偿系统因失配减少的功率。

基于路况和驾驶习惯的自适应能量回收控制策略

为提升电动汽车节能水平,运用理论分析和实际道路测试标定相结合的方法,设计了能够根据外部环境工况和驾驶习惯调整的自适应能量回收控制策略,并通过实车在3种典型道路工况下进行能耗对比测试。结果表明:相比于固定强度的能量回收策略,自适应滑行能量回收系统能够有效识别当前行驶路况和驾驶习惯并自适应调整车辆滑行能量回收强度,在山区、市郊和高速工况下可分别降低能耗4.35%、3.55%和0.86%,证明该文提出的自适应能量回收控制策略可以显著提升电动汽车节能水平。

单点自适应控制策略的时间参数和相位结构研究

时间参数和相位结构是单点自适应控制策略的重要参数。介绍了最佳绿灯时间、最小绿灯时间、最大绿灯时间、单位绿灯延长时间、绿灯间隔时间、黄灯时间等的计算和取值方法。参考NEM A标准的双环相位结构,分析了单点自适应控制策略的备选相位切换方案,提出“三阶段”相位切换过程,能灵活地实现相位组合和相位切换,降低相位切换决策方法的复杂程度。

农机作业履带式行走张紧系统的自适应控制策略

为了改善农机作业履带张紧系统的行走性能,探讨了一种基于仿人智能的履带张紧自适应控制策略。剖析了履带式行走张紧系统存在的控制问题,总结了履带张紧过程的控制论特性,探讨了自适应控制策略与控制算法。以工业系统中典型的2阶滞后过程控制为例进行研究。仿真对比实验验证了基于仿人智能的控制算法可以取得更好的控制品质和控制效果。仿真结果表明:基于仿人智能的控制策略是一种可供张紧系统设计参考的自适应控制策略。

改进的LQR横向路径跟踪控制器

路径跟踪在自动驾驶中起着至关重要的作用。为了保证控制器的实时性并提高路径跟踪控制器的稳定性和自适应性,提出了一种基于改进的LQR算法的横向路径控制策略。首先将汽车的动力学模型拆解为横向误差动力学模型,并以此模型设计了前馈+反馈的离散LQR控制器。然后采用模糊控制方法实时根据车辆状态调整LQR的权重系数。此外,为了降低控制器的计算量,设计了基于余弦相似度的更新机制。最后,通过Simulink-Carsim平台对改进的LQR控制器进行双移线路况测试。结果表明,该控制算法在跟踪精度和计算效率方面得到了较大的改善。

基于深度强化学习的分层自适应PID控制算法

比例积分微分(PID)控制在工业控制和机器人控制领域应用非常广泛.然而,其在实际应用中存在参数整定复杂、系统无法精准建模以及对被控对象变化敏感的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种基于深度强化学习算法的分层自适应PID控制算法,即TD3-PID,用于移动机器人的自动控制.其中,上层控制器通过实时观测当前环境状态和系统状态实现对下层PID控制器参数和输出补偿量进行调整,以实时补偿误差从而优化系统性能.本文将所提出的TD3-PID控制器应用于4轮移动机器人轨迹跟踪任务并和其他控制方法进行了真实场景实验对比.结果显示TD3-PID控制器表现出更优越的动态响应性能和抗干扰能力,整体响应误差显著减小,在提高控制系统性能方面具有显著的优势.

含分布式光伏的配电网无功电压控制策略研究

随着配电网中分布式光伏等清洁能源渗透率的不断增加,有效地缓解了能源压力。但其并网点的电压越限问题不容忽视,为此,提出了一种含分布式光伏的配电网无功电压自适应控制策略。首先,分析了光伏并网点电压越限的基本原理;其次,针对负荷大扰动和光伏有功功率输出波动性引起的电压越限问题,分别提出自适应控制策略,通过降低光伏逆变器的有功功率以及增加无功功率的调节能力提高控制效果;最后,结合仿真算例进行分析,结果表明所提策略可以有效降低并网点电压,证明了所提策略的有效性。